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摘要:建筑工程管理中,重要的工作是加强建筑工程造价估算,建筑工程前期阶段,实施造价估算可以保证企业的经济效益,促进企业发展和进步。因为建筑项目现场施工,容易受到很多因素干扰和影响,所以建筑工程项目造价估算无法达到精确性的要求。人工智能技术在建筑工程估算中影响较大,可以大幅提升数据精度和准确性。本文主要分析人工智能技术,了解其在建筑工程造价估算的作用,研究主要的应用方式,总结出具体的应用措施,目的是提高建筑工程造价估算的准确性,给企业带来较高的经济效益。
关键词:人工智能;建筑工程;造价估算
建筑工程项目管理中,造价估算是极为重要的,保证估算数据的准确性,保证项目成本预算处于合理的范围内。传统的建筑工程造价估算是通过手工方式进行的,估算数据精度较低,数据误差比较严重,从而导致企业面临着严重的损失。建筑工程的造价估算环节,通过使用人工智能技术进行,选择科学合理的计算方法,保证工程项目造价估算更加精确,提高数据的精度水平,保护企业经济效益,对于建筑领域的稳步、健康发展产生积极的作用。
1人工智能技术概述
1.1人工智能技术概念
现代科学技术高速发展,计算机技术水平得到全面提升,其广泛应用到人们的工作与生活中,而计算机是人类智能活动的重要工具之一,取代传统人类手工生产方式,是科学技术发展之下的产物。计算机技术的高水平发展,让计算机设备广泛应用到实践中,对于人类智能技术的发展产生积极作用。人工智能是人类智能行为,根据智能生活发展的规律,通过计算机编写出特定的程序代码,可以有组织、有计划的完成各项人类活动。利用计算机建立人工智能系统,以帮助人们完成各种特定的行为。人类智能化技术是利用计算机技术研发和使用,进行智能行为模拟分析。人工智能技术的高速发展,智能化系统水平不断提高,可以模拟人类的行为。在人工智能技术的合理应用,应用到建筑工程估算分析,实现应用效果的提升。从这些方面出发,人工智能技术应用到建筑工程项目造价管理中,落实监督管理措施,促进估算数据精度的提升。
1.2人工智能技术的特点
人工智能技术有着比较强的感知能力,这是进行人工智能系统运行的关键。人工智能技术通过应用计算机设备开展工作,计算机有较高的记忆性功能,其未来发展方向是和人类的思维功能和记忆功能衔接。人工智能可以学习知识和技能,也就是可以适应社会发展的能力,促进经济与社会的发展。人工智能技术体系之内,中央处理系统与人类中枢神经是比较相似的,与人的反应能力是类似的,保证计算机技术具备智能化要求,以满足运行的要求。
2建筑工程造价估算中人工智能技术的应用
2.1数据深度采集、解析技术应用
人工智能技术应用到建筑工程造价估算中,主要的目的是保证数据达到精度的要求,深度分析各项数据信息,从而获得整体的造价信息,利用大数据实现造价估算数据计算与分析,给造价管理顺利进行提供基础,也会给项目顺利建设和实施产生积极的作用。人工智能改造中,利用自适应采集机器人实施项目整个过程的技术资料收集与汇总,然后通过系统可以实现自动解析处理,提高数据估算的效果,保证数据有效整合与应用。在建筑工程项目实施环节,很多原始数据信息都来自于政府部门、管理单位以及供应单位等,主要是是项目规划指标、信息价、各阶段工程概算等,同时还要分析设计指标、施工图纸、采购询价、招标价格等方面,如果选择人工方式采集,不能达到数据精度的要求,工作量也会比较大。因此,充分的开发和利用人工智能技术,收集各项数据信息,提高数据采集有效性与实用性。在实际操作中,加强建筑工程造价预算书编制,形成完善项目体系,比如分为地上建筑和地下建筑等,结合不同部分选择合适的方式,保证造价估算的精确度合格。此外,对于不同来源、不同种类的工程,造价数据分析中,人工智能可以分别对待,提供多协议解析引擎,在管理系统内实现准确分析和了解,从而可以实现一体化分析和使用。其中,人工智能协议解析引擎可以进行数据监控和管理,并且把数据存储到消息队列中。预处理引擎将消息队列内存入各项数据信息,然后按照要求进行元数据的预处理,然后存储在引擎内,并且实现消息队列取出,以系统配置的原则了解数据信息,并且建立完善的数据库系统。通过人工智能技术进行数据采集,达到深度应用,解决目前建筑工程数据信息量、来源多等问题,并且实现多样化的应用,保证数据信息更加准确,也能够避免出现数据结构混乱、存储分散等问题。造价估算环节,通过自适应采集机器人实现网络结构化处理,保证数据全面采集和使用,以深度学习为基础,完成自动化解析处理,让造价估算变得更加准确。
2.2数据标注技术应用
数据标注是目前建筑造价管理的基础,在以往造价估算中,通常是应用人工方式开展数据标注作业,根据规定的规则和标准进行打标,然后是将标注结构合并。在应用大数据、人工智能技术之后,需要利用已经标记的样本对没有标记的样本进行数据记录。在该环节中,人工智能技术以传统主动学习为基础,保证造价估算顺利的进行,明确做好标记工作,还能够降低工作强度、减少人员配置,促进标注效率的提升,还能够使得样本数据更加的精确,并且使用人工标注方式反馈到系统内,造价参数更加的精确。在人工智能技术开展数据标注中,通过机器学习算法和人工标注互补的方式,对比各项数据信息,将最大分歧样本数据标注处理,可以降低数据标注成本,且数据更加的精确、可靠。建筑工程造价估算环节,所使用的数据中,包含文本、视频、图像等,而人工智能技术的应用,使得数据更加准确,还能够提高模型的精度,实现泛化能力的提高,比如可以选择多种表达方式,让其表达一致,根据需要进行剪切、旋转、尺寸调整。根据模态数据分析,了解其主要特点,利用CNN-LSTM编解码模型统一文本与图像,然后在系统内完成自动化标注。该技术应用到建筑工程造价估算中,也能保证材料估算顺利进行,在装配式建筑中进行精细化分析,比如对各个部件进行智能化识别与标注等,在短时间内可以进行建筑项目的分项报价与整体报价。工程量计算也能够顺利的进行,促进应用价值的提升,防止存在重算、漏算等问题,建设高水平的估算系统,保证项目经济效益,不会产生较大的经济损失。
3人工智能技术的建筑工程造价估算应用策略
建筑工程造价估算环节,通过引入人工智能技术,发挥出该技术的优越性,进行海量数据信息分析和计算,同时还能够充分利用人工智能技术的自我组织功能和自我学习功能,提高应用效果。在人工智能系统之内,融入人工神经网络技术和遗传算法,实现多种技术有效融合应用,促进实际应用价值提升,满足多种功能的要求,保证建筑工程造价估算数据更加准确,完全符合估算标准要求,对建筑工程造价估算工作顺利实施起到积极作用。
3.1基于人工智能技术的建筑工程造价估算模型建立
BP人工神经网络是比较常见的反向传播网络方式,其应用中,包含输入输出层与隐藏层。在模型内,每一个层级中都包含多个节点,每个节点都是一个神经元。在BP人工神经网络的各个层中,节点并不会直接的连接,相邻层和层的节点是相互连接的。信息传输到结构内,都是单向传播的方式,利用模型中各个层结构,从输出层离开系统。BP人工神经网络模型如图1所示。
图1BP人工神经网络模型图
分析上图可以发现,每个层节点是完全连接的,层和层之间神经元通过二权连接方式连接,单独层的神经元之间并不是连接的。BP网络学习时,通常应用正向与反向传播的方法。正向传播时,误差参数值和精度之间差异,如果误差小于精度值,此时可以根据不同层的神经元权值实施反向梯队修改调整,从而避免误差值过大,且反复操作之下,如果网络内全局误差比超过要求,需要立即停止操作。
3.2遗传算法和人工神经网络的有效融合研究
遗传算法与神经网络实现全面融合,达到系统优势的融合与应用。遗传算法可以实现全域搜索,这是其最大的优势。利用遗传算法进行神经网络优化,促进结构设计效果的提升。神经网络中,遗传算法属于辅助的形式,并且将其能够更好的展开结构设计,满足人们使用需要。神经网络也可以辅助遗传算法的运行,让遗传算法在神经网络基础之下开展运行。遗传算法让神经网络连接更加顺利,优化系统运行效果,连接权更好,并且可以进行神经网络权值的函数分析,先进行数据调整,才能实现连接权的提升。在建筑工程造价估算中,需要计算的全部数据都在神经网络权值内。通过两者融合,可以实现自动设计运行,效率得到提升,还能够实现系统优化,去除神经网络单独运行的缺陷,并且能够提升神经网络的性能,发挥出融合之后的效果,神经网络算法也是应用神经网络权值展开分析,促进收敛性的改变。结合系统运行需要,对于系统的神经网络连接权权值训练是利用函数优化实现的,展开数据分析,确定最优的连接权。但是通常来说,权值训练中,因为多个方面因素影响,选择参数时极易存在问题,权值训练容易发生延迟性反应,导致收敛变低,神经网络出现振荡性反应,工程项目估算数据精度无法满足要求,在系统局部位置出现极值。神经网络连接权优化中,利用遗传算法计算分析,确保权值与连接权完全对应的,数据偏差控制在合理的范围内,权值数据精确性得到提升,让权值训练有序的落实,实现综合水平的提升。
4总结
现代科学技术高速发展,信息技术取得了很大的进步,人工智能技术应用到建筑工程领域产生非常高的优势。本文主要分析人工智能技术在建筑工程造价估算中的应用,发挥出先进科学技术的优势,提高估算数据精度,节约人力资源,促进总体利用价值的提升,对现代建筑领域发展与进步产生积极的意义。
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