陳春陽

【摘 要】近年來，我國的建筑工程正在快速發(fā)展，而且還具有較強的復(fù)雜性和長期性，傳統(tǒng)的預(yù)測方法已經(jīng)不能符合現(xiàn)代建筑工程的管理需求，在此基礎(chǔ)上，就出現(xiàn)了一種非常受歡迎的預(yù)測方法——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理中的應(yīng)用進行了重點分析，對建筑管理的有效進行具有非常重要的意義。

【關(guān)鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；建筑管理；應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在近幾年興起的一門新興學(xué)科，它主要是在人腦工作方式的基礎(chǔ)上進行模擬，通過大量基本單元相互連接，進而形成一個比較復(fù)雜、非線性以及并行處理的信息處理系統(tǒng)。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的曲線擬合能力、模式分類能力以及優(yōu)化能力，在建筑工程管理中起到了非常重要的作用。基于此，本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理中的具體應(yīng)用進行了詳細(xì)分析，希望促進建筑工程的廣闊發(fā)展。

一、建筑工程成本預(yù)測中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

在建筑工程的成本預(yù)測中創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，不僅能夠?qū)Τ杀镜慕M成進行綜合性管理，還能真實模擬建筑工程的生產(chǎn)、管理等多個環(huán)節(jié)，有效跟蹤價值鏈的組成，充分適應(yīng)企業(yè)成本的變化，具有較強的預(yù)測性。通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能對企業(yè)銷售額進行仿真試驗，并且有效預(yù)測企業(yè)的未來銷售額。另外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)信用風(fēng)險、金融風(fēng)險以及財務(wù)風(fēng)險的評價方面也具有非常重要的作用，與其他的預(yù)測方法相比，在非線性問題處理方面非常有效。對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，常見的預(yù)測模式主要包括單一網(wǎng)絡(luò)模型和組合網(wǎng)絡(luò)模型，其中組合網(wǎng)絡(luò)模型能夠解決單一網(wǎng)絡(luò)模型在使用過程中出現(xiàn)的過度擬合問題，進而提高預(yù)測準(zhǔn)確度和預(yù)測能力，避免出現(xiàn)系統(tǒng)性的誤差[1]。如，某建筑單位在建筑工程的建設(shè)過程中，就創(chuàng)建了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對其成本進行了有效的預(yù)測，從而提高了建筑工程的經(jīng)濟效益。

二、建筑工程投標(biāo)報價中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

為了穩(wěn)固建筑企業(yè)在市場競爭中的地位，在建筑工程項目投標(biāo)之前要對其影響因素進行嚴(yán)格的分析，比如建筑工程的實際情況、市場環(huán)境、競爭對手情況以及投標(biāo)工程的現(xiàn)狀等。這些影響因素基本上都是比較模糊的，很難利用準(zhǔn)確的說法來闡述它們對投標(biāo)報價產(chǎn)生的影響，而投標(biāo)人員通常會按照以往的投標(biāo)報價經(jīng)驗來推測該工程的投標(biāo)報價，所以在準(zhǔn)確性方面有待驗證。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性和自組織性的特點，能夠?qū)ㄖこ讨胁煌耆畔⒑透鞣N因素之間的非線性關(guān)系進行良好的處理。目前，我國很多建筑工程在招投標(biāo)報價中都應(yīng)用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并且取得了非常好的效果。如，有的科學(xué)家指出了對工程報價具有嚴(yán)重影響的十個因素，分別為：項目地點、項目類型、項目規(guī)模、項目的復(fù)雜程度、市場環(huán)境、競爭對手情況、當(dāng)?shù)貏趧恿ΜF(xiàn)狀、工作任務(wù)量、管理費率以及對資金的需求。在此基礎(chǔ)上，創(chuàng)建了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的報價模型，該種模型與普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有一定的區(qū)別，輸入層和隱層兩者之間沒有全部連接在一起，輸入層只是與類似輸入層的隱層密切相連。

三、建筑工程風(fēng)險預(yù)警中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

在建筑工程的管理過程中，經(jīng)常會遇到風(fēng)險分析、風(fēng)險預(yù)警等問題，而且其中還包含了很多不確定因素，這些不確定因素會對建筑工程的管理產(chǎn)生非常嚴(yán)重的影響，甚至關(guān)乎著建筑企業(yè)的長期發(fā)展以及對未來的規(guī)劃。面對建筑企業(yè)中的風(fēng)險，要及時、精準(zhǔn)的做出預(yù)警，采取有效的策略進行應(yīng)對，這也是規(guī)避風(fēng)險最重要的手段[2]。對于現(xiàn)階段的建筑企業(yè)來說，在創(chuàng)建風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)時，大部分都會采用計量經(jīng)濟模型、邊際效應(yīng)分析以及因果分析的方法來進行，雖然這些方法能夠?qū)δ壳敖ㄖ髽I(yè)的運行狀況進行深刻的分析和預(yù)測，但是仍然存在著一些問題，比如經(jīng)濟變量的運行時間缺乏一致性，有時會產(chǎn)生漏報的情況；人工設(shè)置的警戒區(qū)與外部環(huán)境的動態(tài)性相違背等。而通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，能夠創(chuàng)建一個非常完善的、具有動態(tài)性的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，從而確保建筑企業(yè)的安全發(fā)展。如圖1所示，它是一個在并行競爭網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)中形成的可用來規(guī)避建筑工程項目投資風(fēng)險的預(yù)警系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中，主要包括了多個并行排列的ART網(wǎng)絡(luò)、多個并行排列的BP網(wǎng)絡(luò)以及一個MAXNET網(wǎng)絡(luò)，對建筑工程的管理和發(fā)展具有非常重要的意義。

四、建筑工程事故診斷中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

在建筑工程的管理過程中，事故的發(fā)生是不可避免的，而且有些事故都是突發(fā)性的，事發(fā)之前沒有任何征兆。在事故發(fā)生之后，要花費大量的人力、物力以及財力尋找事故發(fā)生的原因，并采取有效的措施進行處理，有時還不能及時進行補救。在以往的事故診斷和補救過程中，當(dāng)專家在進行建筑事故診斷時，會先通過事故的情況得出相應(yīng)的數(shù)據(jù)和信息，再根據(jù)自己以往的經(jīng)驗來判斷事故的類型，我們通常將這個過程叫做分類。等分類完成之后，專家會在以往補救經(jīng)驗的基礎(chǔ)上選擇補救措施，這主要取決于專家的經(jīng)驗和知識儲備。通常情況下，專家都會采用規(guī)則、診斷矩陣的方法來進行事故診斷和補救，雖然能夠?qū)κ鹿蔬M行明確的分類，但是不能表現(xiàn)出事故與事故之間的類似性，這也是專家進行事故診斷和補救時存在的主要問題。而在建筑工程事故診斷中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，對建筑工程的質(zhì)量管理起到了非常重要的作用。以人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自行進行知識的獲取，并且實現(xiàn)知識的分布，在學(xué)習(xí)的過程中加強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識儲備量。另外，該系統(tǒng)還能找出與以往案例相同和不同的地方，從而對其進行調(diào)整和展示，就算是在信息不是特別完整的情況下也能實現(xiàn)建筑工程的事故診斷和補救，切實提高建筑工程的管理質(zhì)量[3]。

五、結(jié)束語

綜上所述，在建筑管理中進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，不僅能夠充分解決建筑管理中遇到的問題，還能為建筑工程提供廣闊的發(fā)展前景。但是，作為目前的新興學(xué)科，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論和實踐方面還有待加強，所以，在建筑管理中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，一定要對網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)算法進行合理的選擇，進而實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效應(yīng)用。

參考文獻：

[1]張雷，徐志安. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑工程項目管理中的應(yīng)用[J]. 山西建 筑，2010，04：217-218.

[2]徐志遠. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程管理中的應(yīng)用[J]. 山西建筑，2010，18：197-198.

[3]周龍. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理中的應(yīng)用研究[J]. 住宅與房地產(chǎn)，2016，09：161.