人工神经网络在建筑工程造价预算中的应用

人工神经网络在建筑工程造价预算中的应用

丁文琦

哈密市市政工程有限公司 839000

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能已经成为当前最热门的研究领域之一。而人工神经网络是人工智能领域中的一个关键技术，能够处理大量复杂的数据，并通过学习建立输入和输出之间的复杂非线性映射关系。本文将就如何利用人工神经网络技术，在建筑工程造价预算中实现自动化预测和控制进行全面的分析探讨。

关键词：人工神经网络；建筑工程；造价预算；应用

1 人工神经网络的模型与特点

1.1 人工神经网络的模型

人工神经网络模型模拟了生物神经网络的结构和功能，由多个神经元（节点）组成多层网络。每个神经元接收来自其它神经元的输入，并通过激活函数处理这些输入，然后将输出传递给下一层神经元或作为最终输出。以下是一些常见的人工神经网络模型：（1）前馈神经网络（FNN）： 数据在网络中只向前传播，不涉及反馈回路。（2）递归神经网络（ RNN）： 允许信息在网络中形成环路，适用于序列数据的处理，如文本和时间序列。（3）卷积神经网络（CNN）： 主要用于图像识别和处理，通过卷积操作来提取特征。

1.2 人工神经网络的特点

1.2.1 分布式存储和并行处理信息

信息以权重和连接的形式分布存储在整个网络的连接中，而不是集中存储在单个位置。神经网络的结构允许多个神经元同时处理输入，并行性使得神经网络在大规模数据上处理时效率显著提高。

1.2.2 可自适应学习和训练

神经网络能够通过学习算法自动调整其内部参数（权重和偏置），以最小化预测输出与实际输出之间的差距。使用大量标记数据对神经网络进行训练，调整其权重和偏置，以提高对特定任务的预测能力。

1.2.3 非线性映射和处理

神经网络通过激活函数引入非线性，从而能够捕捉和建模复杂的非线性关系，这对于处理真实世界中复杂的数据非常重要。

1.2.4 处理噪声和错误容错能力

神经网络具有一定程度的容错能力，能够处理输入数据中的噪声和不完整信息，从而提高其在现实世界中的实用性和鲁棒性。

2人工神经网络在建筑工程造价预算中的应用

2.1 数据采集和处理

在建筑工程造价预算中，数据采集和处理是确保预算准确性的关键步骤。神经网络作为一种强大的工具，可以帮助处理和分析大量的复杂数据，包括历史项目数据、材料成本、劳动力成本和施工周期等信息。首先，数据采集和处理。收集过去类似项目的成本数据，以便分析不同项目阶段的支出情况和成本变化，其中包括建筑面积、设计复杂性、施工类型、项目规模等因素的成本数据。收集材料的价格随时间的变动和不同供应商的报价信息，以建立成本预算的材料部分，包括不同材料（如水泥、钢材、玻璃等）的历史价格和供应商的报价比较。分析劳动力市场的变化趋势和成本结构，以确定项目中人力成本的预算，包括工人的工资水平、劳动力供需情况、行业标准的劳动力配比等。其次，神经网络可以在数据采集后应用于以下方面，以提高预算的准确性和预测能力，使用神经网络分析历史数据，识别不同项目阶段的成本模式和趋势，如成本的季节性变动或特定项目类型的成本特征。基于历史数据和市场变化趋势，建立神经网络模型预测未来项目的整体成本和各个成本组成部分的变化趋势。根据神经网络分析的结果，优化成本在不同阶段的分配，例如确定最佳的材料采购时间或劳动力配置，基于神经网络模型，分析市场变化对项目成本的潜在影响，如材料价格波动或劳动力成本的变动对项目预算的实际影响。通过利用神经网络处理和分析这些大量和复杂的数据，建筑公司可以更精确地制定项目预算，降低成本风险，提高项目管理的效率和透明度。

2.2模型构建和训练

建立和训练神经网络模型确实是实现准确预算的重要步骤。在建筑工程预算中，使用神经网络（如前馈神经网络和递归神经网络）可以处理复杂的数据关系和时间序列数据，帮助预测和优化成本。在神经网络模型中，特征提取和选择是非常关键的步骤,这些特征应该是影响成本的关键因素，如：项目的总建筑面积通常直接影响到材料和劳动力的成本；设计的复杂性会影响到施工的难度和成本；不同的施工工艺会对材料和劳动力成本产生不同的影响；不同类型的建筑材料及其价格波动会直接影响到预算。选择合适的特征可以通过领域专家的知识和数据分析方法来确定，确保这些特征能够全面反映项目的复杂性和成本结构。设计神经网络的结构是建立有效预算模型的关键之一，根据问题的复杂性和可用数据量，确定适当的层数和每层的神经元数量。通常，增加网络的深度和宽度可以提高模型的表达能力，但也需要避免过拟合。根据任务的性质选择合适的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）、sigmoid或tanh等。ReLU在很多情况下被广泛使用，因为它能够有效地减少梯度消失问题。有效的神经网络训练需要准备标记好的数据集，并且要进行数据的分割，通常分为以下几个部分：训练集用于训练神经网络模型的数据集；验证集用于调整模型超参数（如学习率、正则化参数等）和选择最佳模型的数据集；测试集用于评估训练后模型的泛化能力和性能，这些数据集的划分应该是随机的，并且需要保证训练集、验证集和测试集的数据分布和问题的分布一致，以确保模型训练和评估的准确性和有效性。

2.3结果预测和验证

神经网络训练完成后，可以用于预测和验证成本预算。通过输入新项目的相关信息，模型可以预测建筑项目的总体成本和不同阶段的支出。基于输入的项目参数，预测整体建设成本的可能范围，将成本分解到不同的组成部分，如材料成本、劳动力成本、设备成本等，验证模型的准确性和稳定性，并根据实际情况调整模型参数或数据集。

2.4模型优化和更新

第一，参数调整。学习率是控制模型在训练过程中参数更新速度的重要参数，根据新数据和模型的表现，可以调整学习率，使得模型能够更好地收敛到最优解。初始权重的选择可以影响模型的训练速度和最终表现，通过合适的权重初始化策略（如Xavier初始化或He初始化），可以改善模型的稳定性和收敛性。正则化技术（如L1正则化、L2正则化）可以帮助减少模型的过拟合风险。根据新数据的特性，可能需要调整正则化参数，以平衡模型的复杂度和泛化能力。第二，模型重训练。随着时间的推移，新数据的积累可以提供更多的信息，有助于改进模型的预测能力，定期将新数据集整合到训练过程中，重新训练模型，可以使其更好地适应新的市场环境和成本变动。对于大规模数据集，增量学习技术可以有效地处理新数据的加入，而无需重新训练整个模型，这种方法有助于保持模型的更新性，并且在计算资源有限的情况下效率更高。第三，技术更新。深度学习领域的发展迅速，新的算法和技术不断涌现，如更有效的优化算法（如Adam优化器）、更先进的网络结构（如Transformer、BERT等），根据新技术的发展和业界的最佳实践，考虑更新神经网络的架构，以提升模型的性能和效率。例如，采用更深、更宽的网络结构或者引入注意力机制等。

3结语

综上所述，人工神经网络模型的结构和其特有的特点使其成为处理复杂任务和大规模数据分析的有力工具，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等领域。人工神经网络在建筑工程造价预算中的应用可以显著提高预算的准确性和效率，同时促进建筑行业的数字化转型和智能化管理。

参考文献

[1]李晓丽．建筑工程造价预算有效控制措施分析［J］．经济·管理·综述，2020(3):22-24．

[2]苏择浦．建筑工程造价全过程控制策略分析［J］．建筑与预算，2019，12(15):86-87．

[3]张萌，邱小秦，芦新月．装配式建筑施工进度问题及基于BIM的对策分析［J］．经济·管理·综述，2020(4):56-57．

[4]王 慧、李龙梅.基于BIM工程造价大数据下的施工项目成本控制[J].学周刊，2019.09