摘要：人工神經網絡在建筑管理當中的重要作用在近幾年逐漸為人們所認識，其工作原理即通過模仿人腦在處理問題時的智能化信息體統，實現對人腦能力的最大化復制，進行學習、記憶等等信息處理的能力。因為它具有自我組合、自我適應能力強、且能并行處理等特性，故此被廣泛應用于各行各業當中。人工神經網絡能在很大程度上提高建筑管理的管理水平，且具有廣闊的發展空間與良好的應用前景。本文旨在透過幾方面來對其應用做出闡述分析。

　　關鍵詞：建筑管理 人工神經網絡 模仿人腦 人工智能

　　人工神經網絡(Application of Neural Network)與人工智能(Artificial Intelligence)處于總分結構。人工神經網絡從屬于人工智能系統，是其中一個分支領域。它作為一款對非線性問題處理十分簡便的工具，擁有極強的非線性映射能力與良好的適應能力及糾錯能力。在傳統的語音與圖像識別等領域外，人工神經網絡在經濟管理、專業工程等諸多領域都嶄露了頭腳，并獲得廣泛的認可。我國首篇將人工神經網絡應用與土木工程領域的文獻始發于上世紀八十年代末期，隨后即在建筑工程項目的管理當中逐漸為人們所廣泛認知，下面，就幾點對人工神經網絡在建筑管理當中的應用作進一步分析。

　　一、人工神經網絡在建筑管理應用中的預測作用

　　1.費用預測方面。人工神經網絡在費用評估方面的應用，主要采用BP神經網絡進行試驗，通過對公路工程的樣例進行試驗，發現其比傳統方法要更加保質保量。塔雷克·哈加西(1998年)等通過運用MS2Excel表格對人工神經網絡進行模擬，并在輸入層和隱含層加入了偏置神經元來促進網絡學習。它的缺點是因網絡學習過程中樣本數據含有噪音,會對系統造成過度學習的謬誤,這種問題運用規范化網絡可以得到有效的解決。在我國BP神經網絡研究的歷史上，相關方面的研究學者對其應用于建筑工程估價的能力有較高評價，其中不僅神經網絡的特征歸納作用可從海量的工程資料當中尋找出工程項目與預算費用的規律關系，還因其具有高度糾錯能力，可對工程資料當中因人為因素造成的偏差進行糾正。同時因人工神經網絡是通過并行處理來對數據進行梳理，所以其運算速度極快，且質量同時也能得到保證，這不僅滿足了當前信息化時代快速估算的效率要求，并且事實證明它是行之有效并可以投入實際應用中的。

　　2.風險預測方面。建筑管理當中諸多領域都對風險分析與風險預測都有涉及，這二者涵蓋了很多不可知的因素與風險因素，危及到了企業的管理經營，束縛了企業的發展腳步，長此以往即會對企業的健康長遠發展造成不利影響。能夠適時、到位的對企業即將面對的風險作出報告并采取針對措施，是及時規避企業風險的最佳途徑。時下企業通常采用計量經濟模型與編輯效應分析等方式以建立風險評估與預測系統，用來對現行企業狀態進行分析。可是這些方法普遍存在著一些問題。比如經濟變量的執行時間不同，使得在簡單加權時出現漏報現象，以及人工制定的警戒區無法適應外部環境的變化性等。然而運用擁有非線性映射與模式分析能力的人工神經網絡便可以建立相對完善的風險預警系統，從而更加適應系統的不確定性與突然性。

　　二、人工神經網絡在建筑管理中事故診斷的作用

　　在建筑工程項目管理當中，受多方客觀因素的制約，工程的進展常常會伴隨出現林林總總的工程事故發生，甚而有些事故毫無征兆，突然間出現。在事故發生后，要找尋事故的原因也并非易事，同樣要耗費大量人、財、物力資源，且并不能及時找出事故原因，錯過了最佳補救時間。人工神經網絡在建筑工程中對于工程事故的診斷分析，對建筑工程管理中工程質量的提高具有里程碑式的意義，其建筑專家系統存在著巨大的潛力。

　　建筑專家在進行對工程事故的風險評估時，第一步要運用工程事故所表現出來的一些外在特征與一系列統計數據，依照自身積累的大量經驗，對事故的類型進行分類記錄，在分類后便可以根據各方面特點，如事故類型、受損程度與曾用的補救措施來對工程事故進行風險評估與補救方案的制定。事故評定過程的關鍵在于建筑專家系統的數據規模，這種數據從大量典型事故案例中得出相關癥狀、事故狀態與補救措施間相互關聯的數據理論，傳統的專家系統對建筑管理最廣泛的應用使在基于規則與診斷矩陣中表示建筑專家經驗知識，即統計數據的方法。這種表示方式只能對分類做出明示，卻不能對事故與事故間存在的聯系做出明確反映。知識工程師在某些層面上對經驗知識難以進行明確的表達，這是傳統工程事故專家系統所存在的缺點。基于人腦神經系統功能與結構模擬之上研制而出的人工神經網絡，能通過不斷對實例數據的吸納，進行拓展學習，將知識充分融于神經網絡當中進行存儲，從而通過不斷的對知識的接收、學習，進行自我的完善與增強。同時它的類比能力更加令人關注，它不僅能將實例間的相同處與不同處逐一篩選，從而進行歸納匯總，充實自身數據庫，還能由此體現出神經網絡中神經元之間連接權值調整過程。特別是它的自我邏輯能力超強，如果當下的信息并不完整，它依然會靠強大的邏輯能力進行推測，通過計算而得出讓人滿意的答案。

　　結語：

　　當今社會依靠傳統的管理方式已經遠遠無法滿足快節奏的經濟生活，本文通過對人工神經網絡在建筑管理工作當中的費用預測、事故診斷能力及事故解決方案制定等作用進行闡述分析，希望能對建筑工程行業的發展盡綿薄之力。

　　參考文獻：

　　[1]周麗萍,胡振鋒.BP神經網絡在建筑工程估價中的應用[J].西安建筑科技大學學報,2005 (6)

　　[2]曹洪洋,李萬慶,李文華.基于ANN的投標報價的風險預測研究[J].河北建筑科技學院學報,2001,(2)