閆添YAN Tian

（中煤建設(shè)集團(tuán)有限公司，北京 102218）

（China Coal Construction Group，Beijing 102218，China）

1 研究目的和研究意義

本研究旨在深入研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤礦建筑工程造價(jià)估算中的應(yīng)用，提出一種能充分結(jié)合煤礦建筑特點(diǎn)的、有效的工程造價(jià)估算方法，充分了解不同學(xué)習(xí)算法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)造價(jià)估算精度的影響，從而為實(shí)際工程應(yīng)用提供技術(shù)參考。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究我們可以從1890 年開(kāi)始看起，當(dāng)時(shí)William James 在《心理學(xué)》一書(shū)中第一次提到相關(guān)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想，直到20 世紀(jì)40 年代初，神經(jīng)生物學(xué)家Warren S.McCulloch 與青年數(shù)學(xué)家Waiter Pitts 進(jìn)行首次合作，把人腦的信息處理觀點(diǎn)作為出發(fā)點(diǎn)，采用數(shù)學(xué)模型的教學(xué)方法進(jìn)行腦細(xì)胞的動(dòng)作和結(jié)構(gòu)及生物神經(jīng)元基本生理特征的研究，然后提出了著名的MP（McCulloch－Pitts）模型，更好地對(duì)計(jì)算機(jī)神經(jīng)行為的某些方面提供了根據(jù)性，從而開(kāi)創(chuàng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。到1958年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家Rosenblartt 基于MP 模型，增加了學(xué)習(xí)機(jī)制，推廣了MP 模型，他提出的感知模型首次把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論加到工程上實(shí)現(xiàn)。發(fā)展到1960 年Widrow 和Hoff提出了自適應(yīng)線性元件ADACINE 網(wǎng)絡(luò)模型，這也是第一個(gè)對(duì)實(shí)際起到作用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。1982 年，美國(guó)加州工學(xué)院的Hopfield 提出霍普菲爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計(jì)算上面，開(kāi)創(chuàng)了新途徑，有力推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。Renekgart 和Mcllelland 等人于1986年提出了并行分布處理的理論，值得一提的就是Werbos和Parker 獨(dú)立發(fā)展了目前最為普通的網(wǎng)絡(luò)，廣泛用于解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的多層網(wǎng)絡(luò)的BP 算法。到目前為止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到一個(gè)新的時(shí)期，由于涉及到各個(gè)領(lǐng)域，范圍在不斷擴(kuò)大，因此就需要把進(jìn)化與學(xué)校有效的結(jié)合起來(lái)，使神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算成為其發(fā)展的一個(gè)重要方向。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論有著極強(qiáng)的數(shù)學(xué)性質(zhì)和生物學(xué)特征，尤其是在神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)識(shí)科學(xué)上都有著自己獨(dú)有的問(wèn)題，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新研究的方向，也是它發(fā)展的重要機(jī)會(huì)。

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的計(jì)算手段，具有以下三個(gè)顯著的特點(diǎn)：

2.1.1 非線性（Nonlinearity）一個(gè)人工神經(jīng)元可以是線性或非線形的。由非線性神經(jīng)元相互聯(lián)接組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身是非線性的，而且這種非線性是比較特殊的，它分散在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各處。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性，可以解決許多非線性的問(wèn)題。

2.1.2 輸入－輸出映射（Input-Output Mapping）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)能力，其具有很好的輸入－輸出映射能力。比如一個(gè)比較常用的例子稱作有導(dǎo)師學(xué)習(xí)，它利用一組被標(biāo)記的訓(xùn)練樣本或任務(wù)實(shí)例對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。每一組訓(xùn)練樣本包含了一個(gè)給定的輸入信號(hào)和對(duì)應(yīng)的期望輸出。對(duì)應(yīng)給定的輸入信號(hào)，網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生實(shí)際輸出，實(shí)際輸出與期望輸出之間存在誤差，通過(guò)某些學(xué)習(xí)規(guī)則修改連接權(quán)值，可使實(shí)際輸出與期望輸出之差的誤差減小到自己滿意的范圍之內(nèi)，這樣就完成了輸入到輸出之間的映射，這種思想也正是以后進(jìn)行工程估算的基礎(chǔ)。

2.1.3 適應(yīng)性（Adaptivity）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有調(diào)整連接權(quán)值以適應(yīng)周圍環(huán)境變化的能力，尤其在特定環(huán)境中訓(xùn)練過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很容易地被再次訓(xùn)練以處理環(huán)境條件微小的變化，這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性。按通常的規(guī)律，適應(yīng)性越強(qiáng)，并且如能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，那么當(dāng)系統(tǒng)在非靜態(tài)環(huán)境中運(yùn)行時(shí)，表現(xiàn)出的魯棒性就越強(qiáng)。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 具體人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多并行互聯(lián)的相同神經(jīng)元模型組成，網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)處理由神經(jīng)元之間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元模型和結(jié)構(gòu)描述了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)如何將它的輸入矢量轉(zhuǎn)化為輸出矢量的過(guò)程。這個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程從數(shù)學(xué)角度來(lái)看就是一個(gè)計(jì)算的過(guò)程。也就是說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)輸入和其輸出之間的一種函數(shù)關(guān)系。通過(guò)選取不同的模型結(jié)構(gòu)和激勵(lì)函數(shù)，可以形成各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并得到不同的輸入/輸出關(guān)系式，并達(dá)到不同的設(shè)計(jì)目的，完成不同的任務(wù)。所以在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題之前，必須首先掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)及其特性以及對(duì)其輸出矢量的計(jì)算。目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，絕大多數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是采用誤差反向傳播算法的前饋多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，即BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是前饋網(wǎng)絡(luò)的核心，并體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分。

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法的比較 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自從被國(guó)內(nèi)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)直至研究和應(yīng)用都是共同進(jìn)行的，因?yàn)槠渚哂凶陨硭?dú)特的非線性特征、大量的并行分布結(jié)構(gòu)以及學(xué)習(xí)和歸納能力等，使其應(yīng)用的范圍就相當(dāng)廣泛，諸如在建模、時(shí)間序列分析、模式識(shí)別、信號(hào)處理以及控制等方面得到廣泛的應(yīng)用，在工程造價(jià)領(lǐng)域也得到較大的應(yīng)用，使其對(duì)造價(jià)進(jìn)行估算。

人工網(wǎng)絡(luò)的非線性特征的關(guān)系較為復(fù)雜，但是卻和建筑工程的造價(jià)成本和其建筑特征有著密切的關(guān)系。好比就是一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的造價(jià)工程師在工程項(xiàng)目行業(yè)積累一定的靜壓，能夠大致估計(jì)出成本，工程師還能夠根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)求解出工程自身的特征，這是無(wú)法用語(yǔ)言來(lái)表達(dá)的一種技巧，但是結(jié)果卻能夠達(dá)到令人滿意的效果。然而對(duì)非線性問(wèn)題和復(fù)雜問(wèn)題的求解能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨的一個(gè)重要的特點(diǎn)[13]，我們可以以過(guò)去完成的工程作為學(xué)習(xí)的樣本，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性映射能力來(lái)模擬有經(jīng)驗(yàn)的工程師估算的求解過(guò)程，從而進(jìn)行工程估算的研究，再加上目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算法的日臻成熟，用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程估算方法是可行的，目前用于工程估算的算法主要有BP算法、徑向基函數(shù)(RBF)等，其中以BP 算法最為可靠，得到廣泛的認(rèn)可。

3 結(jié)論

本研究的主要結(jié)論如下：

在分析煤礦建筑工程造價(jià)概念和特點(diǎn)的基礎(chǔ)之上，指出了我國(guó)工程造價(jià)的構(gòu)成以及工程造價(jià)估算的影響因素。研究表明，工程特征能夠反映建筑工程的主要成本構(gòu)成；工程特征的選取，應(yīng)當(dāng)對(duì)歷史工程資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并且需要基于專家知識(shí)進(jìn)行評(píng)判；此外，影響工程估算的因素可分為企業(yè)無(wú)法控制的宏觀因素和能夠控制的微觀因素，其中常用工程特征包含的工程造價(jià)指數(shù)屬于宏觀因素，而常用工程特征中的建筑結(jié)構(gòu)參數(shù)和企業(yè)技術(shù)能力屬于微觀因素。

BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種具有廣闊前景的工程造價(jià)估算方法，有助于提升我國(guó)建設(shè)項(xiàng)目工程管理水平、降低建設(shè)成本和節(jié)約建設(shè)資源。目前，BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法已經(jīng)得到了初步的研究和應(yīng)用，但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論發(fā)展十分迅速，基于BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型方法也層數(shù)不窮。因此，本研究建議，可以嘗試應(yīng)用新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于煤礦建筑工程造價(jià)估算研究，對(duì)比不同種類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)精度，使之更好地服務(wù)于我國(guó)工程造價(jià)管理。

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