人工神经网络在建筑管理中的应用

中国科技期刊数据库 科研2015年8期 209人工神经网络在建筑管理中的应用何本平重庆群洲实业（集团）有限公司，重庆 400000摘要：人工神经网络是人工智能领域的一个分支，是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的一种新型智能信息处理理论，通过对人脑的形象思维、联想记忆等进行模仿和抽象，实现与人脑相似的学习、识别、记忆等信息处理能力。

人工神经网络从属于人工智能系统，是其中一个分支领域。

它作为一款对非线性问题处理十分简便的工具，拥有极强的非线性映射能力与良好的适应能力及纠错能力。

在传统的语音与图像识别等领域外，人工神经网络在经济管理、专业工程等诸多领域都崭露了头脚，并获得广泛的认可。

本文对神经网络的特征及其信息处理的特点进行分析，提出研究建筑经济管理所需要解决的问题，并分析了结合神经网络与建筑管理是否有必要以及可行。

关键词：人工神经网络；建筑工程；应用 中图分类号：TU71 文献标识码：A 文章编号：1671-5780(2015)08-0209-021 前言神经网络是上世纪80年代中期中人工智能领域的一个分支，人工智能领域特别适合应用在土木工程和管理领域中。

人们越来越关注神经网络在建筑经济管理领域中的应用，因为它能处理该领域问题的多样性和复杂性，作为新兴的综合性边缘学科，具有良好的非线性映射能力以及较强的适应性和容错性，使人工神经网络的应用领域非常广泛。

2 人工神经网络2.1 ANN 人工神经网络人工神经网络，英文名为“Artificial Neural Network”，简称ANN ，它充分分析大脑神经突触联接的结构特点，对其进行模拟，然后进行信息处理。

简单来说，人工神经网络就是对人脑结构、人脑功能的模仿。

它的特点有很多，比如非线性、非局限性、非常定性、非凸性等。

这些特点铸就了人工神经网络的各种功能，促进了它的应用。

2.2 BP 人工神经网络BP （Back-Propagation Network ）神经网络是一种以误差逆传播算法（BP ）训练的多层前馈网络，目前应用较为广泛的神经网络模型之一。

BP 神经网络能学习和存贮多个输入－输出模式映射关系，而且无需事前对这种映射关系的数学方程进行描述。

它通过不断反向传播来调整神经网络的权值和阈值，使神经网络的误差平方和最小。

BP 神经网络模型拓扑结构由三层组成分别是输入层（input ）、隐层（hidelaver ）和输出层（output layer ）。

3 神经网络与建筑管理结合的必要性和可行性目前房地产业和建筑业竞争越来越激烈，其经济一体化的进程也在不断加快，因此建筑管理领域面对越来越复杂的困境，这些困境通常是动态的并有不可重复的高度非线性特点，而且有很多相应的变量，这些变量常常是不确定、高噪声和模糊的。

在解决这些问题的过程中，理论指导在采集数据、分析因素以及选择变量方面存在一定的不足。

而神经网络避免了这些不足，它利用数据驱动、“黑箱”建模方式，而且不需要先验证（统计知识）信息。

所以，很有必要将神经网络引入建筑管理领域，将其作为非线性分析工具。

神经网络的特征有自适应性、分布式存贮和并行计算、学习和容错性等，在解决建筑经济管理领域的复杂问题有相当大的潜力。

4 人工神经网络在建筑管理应用中的预测作用 4.1 费用预测方面人工神经网络在费用评估方面的应用，主要采用BP 神经网络进行试验，通过对公路工程的样例进行试验，发现其比传统方法要更加保质保量。

塔雷克•哈加西（1998年）等通过运用MS2Excel 表格对人工神经网络进行模拟，并在输入层和隐含层加入了偏置神经元来促进网络学习。

它的缺点是因网络学习过程中样本数据含有噪音，会对系统造成过度学习的谬误，这种问题运用规范化网络可以得到有效的解决。

在我国BP 神经网络研究的历史上，相关方面的研究学者对其应用于建筑工程估价的能力有较高评价，其中不仅神经网络的特征归纳作用可从海量的工程资料当中寻找出工程项目与预算费用的规律关系，还因其具有高度纠错能力，可对工程资料当中因人为因素造成的偏差进行纠正。

同时因人工神经网络是通过并行处理来对数据进行梳理，所以其运算速度极快，且质量同时也能得到保证，这不仅满足了当前信息化时代快速估算的效率要求，并且事实证明它是行之有效并可以投入实际应用中的。

4.2 风险预测方面建筑管理当中诸多领域都对风险分析与风险预测都有涉及，这二者涵盖了很多不可知的因素与风险因素，危及到了企业的管理经营，束缚了企业的发展脚步，长此以往即会对企业的健康长远发展造成不利影响。

能够适时、到位的对企业即将面对的风险作出报告并采取针对措施，是及时规避企业风险的最佳途径。

时下企业通常采用计量经济模型与编辑效应分析等方式以建立风险评估与预测系统，用来对现行企业状态进行分析。

可是这些方法普遍存在着一些问题。

比如经济变量的执行时间不同，使得在简单加权时出现漏报现象，以及人工制定的警戒区无法适应外部环境的变化性等。

然而运用拥有非线性映射与模式分析能力的人工神经网络便可以建立相对完善的风险预警系统，从而更加适应系统的不确定性与突然性。

5 人工神经网络在建筑工程项目管理中的应用 5.1 ANN 在造价预测方面的应用投招标是建筑企业承接工程的重要途径，也是建筑市场的主要交易方式。

建筑企业想要取胜且将风险降到最低，必然要分析市场、分析自身、分析对手以及任何与投标工程相关的问题。

这就需要人工神经系统在造价预测过程中凭借其自组织性和自适应性进行科学的去除主观因素的客观的分析与评价。

5.2 风险分析和预警的应用神经网络系统可以作为建筑公司对风险和收益进行评估的投资决策工具，该系统可以以风险来源因素作为输入单元。

5.3 决策支持应用虽然管理者可以选择很多统计学和数学模型来决策，但是这些模型不能通过不可预见的数据或不完整的数据学习并总结规律进而得出导出结果，因为它们是在概率和回归技术的基础上得出最优结果，但是神经网络就不同，它避免了此类问题的发生。

5.4 资源配置与优化应用对资源配置进行优化并保证最低成本是很多建筑管理领域中所存在的问题，工程实践人员和研究人员目前最关注的问题之一就是CPM/Pert 网络计划技术。

然而，目前还没有一个模型对各个相关要素（如场地条件、没计变更、设备条件等）的影响效果进行预测，并且向历史数据学习。

可是神经网络却解决了这样一个复杂问题，这对建筑管理者是及其有帮助的，因为它能预测并确定资源的优先级。

5.5 Hopfield 网络模型在建设工程评标中的应用 建设工程评标的主观影响因素太多，其作为一个多目标技术创新210 2015年8期决策过程，很难有一个准确客观的评价。

应对这一问题，朱玉涛等用ANN 作为评标中选择优秀中标企业的新型信息处理工具。

介绍了Hopfield 网络模型构造和算法设计，包括方案的优劣区分、换位矩阵和能量函数构造、神经元之间的连接输出，且实践证明其优越性和实用性。

这种对非定量因素的定量分析，能够有效避免人为因素的干扰，提高评选的科学性、合理性。

5.6 BP 网络模型在建设工程招投标管理中的应用 BP 网络在建筑工程招标中被广泛应用，因为其具有自动学习和自动联想的功能，这种智能性广受欢迎。

杨中宣以人工神经网络理论为基础，介绍其在招标价格、风险分析以及竞标单位资格审查等各方面的应用，指出其具有的高度并行处理和可完成复杂输入输出的非线性映射能力，在保证较高的中标率的同时还可以有效避免一些不定性因素的影响。

6 结束语神经网络是帮助分析和解决复杂问题，基于人脑神经系统功能与结构模拟之上研制而出的人工神经网络，能通过不断对实例数据的吸纳，进行拓展学习，将知识充分融于神经网络当中进行存储，从而通过不断的对知识的接收、学习，进行自我的完善与增强。

越来越多的建筑管理领域和信息技术领域的研究人员认识并发掘神经网络的潜力。

神经网络是一个本身并不完善的新兴的交叉科学，一直进行着神经网络结构与算法的改进等研究。

对于神经网络在建筑经济管理领域的应用，还有一些问题有待深入研究，尤其是神经网络与模糊逻辑、遗传算法、专家系统等方法的结合运用，将是一个非常有吸引力的研究领域。

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因此在设计化工管道时，要重点考虑化工管道的应力分析、材料选择和布置，合理选择化工管道的材质和管径，特别要注意化工管道管件的材料选择，并且无论是化工生产的室外还是室内，要将化工管道和地面可靠固定。

__3.5 提高工艺装置安全性装置是化工工艺中重要的组成部分，很多的工艺流程都需要在装置中进行，所以装置的安全性至关重要。

因为化工工艺生产中的物质大多具有腐蚀、氧化等特点，所以会对装置造成一定的损坏，由此对于装置的材质要合理的设计，根据装置反应物质的性质不同，有针对性地选择防腐蚀、防氧化的材质，最大程度地提高装置的安全性。

根据化工工艺的流程需求，合理设计装置的结构，对于装置的型号以及安全级别要严格按照相关规范要求执行，确保装置的安全等级质量。

4 结论总而言之，化工生产的过程具有一定的危险性，所以要对其工艺流程进行严格的安全设计，详细地分析生产工艺中存在的危险因素，设计出有效的防范措施，让危险因素处于可控状态，避免安全事故的发生。

随着我国科学技术的快速发展，各种新技术、新设备会不断地应用于化工生产，可以有效地提高生产工艺的效益，最大程度地控制危险因素的发生，提高化工生产工艺的安全性，从而实现石化企业的安全生产。

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