楊娥+謝佳元

摘要：在建筑工程管理中最重要的就是建筑工程造價估算，在建筑工程的前期階段，建筑工程項目造價估算是必不可少的關鍵部分。由于建筑工程項目受到很多方面因素的制約，所以建筑工程項目的造價估算的準確性也受到相應的影響。人工智能技術在建筑工程造價估算中的應用，可以提高建筑工程造價估算的準確率。本文對建筑工程造價估算的研究現(xiàn)狀進行了分析，對人工智能技術的應用進行了研究，對基于人工智能技術的建筑工程造價估算進行了研究。

Abstract： The most important part in construction management is the estimation of construction cost. In the early stage of construction， the cost estimation of construction projects is an essential part. As the construction project is subject to many factors， the accuracy of the cost estimate of the construction project is also affected accordingly. Application of artificial intelligence technology in estimation of construction costs can raise the accuracy of estimation of construction costs. In this paper， the research status of construction cost estimation is analyzed， the application of artificial intelligence technology is studied， and the estimation of construction cost based on artificial intelligence technology is studied.

關鍵詞：人工智能技術；建筑工程管理；造價估算；工程造價；遺傳算法

Key words： artificial intelligence technology；construction project management；cost estimation；construction cost；genetic algorithm

中圖分類號：TU723.3 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）04-0057-02

0 引言

建筑工程中建筑工程的造價估算是非常重要的部門，準確的建筑工程造價估算可以提高建筑工程項目成本費用預算的準確度，傳統(tǒng)的建筑工程造價估算主要是以手工估算的方式為主，在對工程項目的預算過程中準確度低，對數(shù)據(jù)的估算容易造成很大的誤差，這樣會導致建筑工程項目經(jīng)濟損失的情況發(fā)生。在建筑工程造價估算中人工智能技術的應用，可以采用科學的計算方法來對建筑工程項目造價成本進行估算，可以提高建筑工程項目造價估算的準確度。

1 人工智能技術分析

1.1 人工智能技術概念

隨著現(xiàn)代化科學技術的迅速發(fā)展，計算機技術在人們的工作和生活領域得到了廣泛的應用，計算機技術作為人類智能活動的主要工具，取代人類手工生產(chǎn)方式已經(jīng)成為了一種科學技術發(fā)展的必然趨勢。計算機技術的發(fā)展和計算機設備的應用促進了人類智能技術的發(fā)展。人工智能是人類智能的行為，依據(jù)人類智能生活發(fā)展的規(guī)律，通過計算機來運行特定的程序代碼，完成人類的任務活動的行為。人們使用計算機技術建立人工智能系統(tǒng)，幫助人們實現(xiàn)某種特定的行為。人類智能技術就是通過對計算機技術的研究和開發(fā)來對人類的智能行為進行模擬。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，人工智能化系統(tǒng)在建筑工程造價估算中也得到了廣泛的應用。通過人工智能技術對建筑工程項目的造價進行管理，對建筑工程項目進行監(jiān)督，使用科學方法來提高建筑工程造價估算的準確度。

1.2 人工智能技術的特點

人工智能技術最基本的特點就是具有感知能力，感知能力是人工智能系統(tǒng)運行的基礎。人工智能技術采用計算機作為主要設備，計算機具有記憶的功能，人工智能技術的發(fā)展方向是實現(xiàn)思維功能和記憶功能的對接。人工智能技術具有學習功能的特點，學習能力是適應社會發(fā)展的必備的能力，強調(diào)知識在現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展中占有主導的地位。人工智能技術的中央處理系統(tǒng)比較類似與人類的神經(jīng)中樞系統(tǒng)，人工智能技術有和人類比較類似的反映能力，促進了計算機技術的智能化。

2 建筑工程造價研究現(xiàn)狀分析

2.1 建筑工程造價的定義及特點分析

在建筑工程項目的準備過程中，建筑工程造價估算是必須的步驟，建筑工程項目造價是對建筑工程項目的建造價格進行預算，工程項目的建造價格包括整個建設工程項目費用支出預算和對建設工程項目消耗資源的費用的預算。建筑工程造價項目資金耗費大，建筑工程項目的建設是非常大的工程，在這個系統(tǒng)工程中包括采購材料、建筑工作人員的職位安排和整個建筑工程項目的頂層設計等等，我們需要對這些所有的工程的物資成本進行高達幾億資金的預算。建筑工程項目主要的制約因素就是巨大的物資資金成本。建筑工程項目在不同的領域具有不同的項目特點，由于建筑工程項目的目標效益不同導致建筑工程項目造價的區(qū)別性很大。在建筑工程項目建設過程中需要投入很多的時間成本，建筑工程造價的隱性因素就是工程項目的建設時間成本，如果建筑工程的施工時間越長，那么建筑工程項目所消耗的時間就越多，這樣就會導致建筑工程項目受動態(tài)因素的影響變大。建筑工程項目具有復雜性的特點，工程項目造價是由很多的小的子造價系統(tǒng)構成，工程項目造價系統(tǒng)層次感分明。endprint

2.2 影響建筑工程造價估算的因素及特征變量分析

建筑工程造價受到的影響因素很多，建筑工程項目的頂層設計因素和建筑工程項目施工工作人員的技能水平這些都是影響建筑工程造價的人為因素。工程項目的變更、國家政策的調(diào)控和自然影響的因素這些都是影響建筑工程造價的客觀因素。在建筑工程造價中受到的影響因素非常多，任何一個因素都在預算的過程中都不可以被遺漏，如果在造價估算的過程中某一個影響的因素沒有被計算進來，那么整個建筑工程項目的造價都會受到影響，估算的準確度也就降低了。在建筑施工過程中，建筑物層數(shù)和建筑面積的增加都會影響建筑工程項目的費用支出，還有在建造過程中采購的材料的變化和施工人員開支的變化等都會影響建筑工程造價估算的精確度。所以在建筑工程造價估算過程中對動態(tài)的影響因素的變化都要考慮進來。把勞動生產(chǎn)率等引入到工程項目的造價估算中來，這樣可以把施工項目的技術和管理水平很好的反饋出來。在人工智能化的建筑工程造價估算系統(tǒng)中，我們要把影響工程項目造價的人為因素、客觀因素以及動態(tài)變化的因素都作為參數(shù)輸入到系統(tǒng)中，保證建筑工程項目最終造價估算的準確性。

3 人工智能技術在建筑工程造價估算中的應用研究

在建筑工程造價估算中人工智能技術具有很強的功能，人工智能技術可以對海量的數(shù)據(jù)進行分析和計算，人工智能技術在自我組織性功能和自我學習功能方面也具有很大的優(yōu)勢。在人工智能系統(tǒng)中把人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法做好很好的融合，人工智能技術中的遺傳算法和傳統(tǒng)的算法相比，具有獨特的功能，滿足建筑工程造價估算算法的需要，提高了工程項目造價估算的準確率。

3.1 基于人工智能技術的建筑工程造價估算模型建立

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種常用的反向傳播網(wǎng)絡，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括輸入輸出層和隱藏層。在模型中的每一層的里面都有很多個節(jié)點，這些節(jié)點代表神經(jīng)元。在BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的每一層內(nèi)，節(jié)點與節(jié)點之間不相互連接，在相鄰的層與層之間節(jié)點之間是相互連接的。信息在輸入層進入系統(tǒng)內(nèi)部，在系統(tǒng)內(nèi)每個層之間是單向傳播的，通過模型內(nèi)部的各個層之后從輸出層離開系統(tǒng)。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型如圖1所示。

在BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，每一層與層之間的節(jié)點時完全連接的，層與層之間的神經(jīng)元按照二權連接的方式實現(xiàn)連接，在單獨層的神經(jīng)元與神經(jīng)元之間沒有連接。BP網(wǎng)絡學習過程包括正向和反向兩種傳播方式。正向傳播輸出的誤差值與預期的精度值相比，如果誤差值小于設定的精度值，那么我們可以對各層神經(jīng)元的權值沿著誤差值的反向梯度進行修改，這樣可以減小誤差值，反復進行操作，如果網(wǎng)絡中的全局誤差比設定的值大了，那么我們就停止上述操作。

3.2 遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的有效融合研究

把遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢進行有效的融合，遺傳算法具有全局搜索的能力，這是遺傳算法最大的優(yōu)勢。通過遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行有效的優(yōu)化，最主要的是結構化的設計。神經(jīng)網(wǎng)絡可以為遺傳算法提供有效的輔助作用，遺傳算法的建立我們可以在神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎之上。遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權進行優(yōu)化，遺傳算法可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡權值中對相應的函數(shù)，調(diào)整先關的數(shù)據(jù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡具有更好的連接權。工程項目估算系統(tǒng)的所有數(shù)據(jù)都包含在神經(jīng)網(wǎng)絡的權值中。自動設計方式是遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的一種融合方式，自動設計方式效率高，可以通過遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡的消極因素也就降低了，神經(jīng)網(wǎng)絡提供的神經(jīng)性能的算法也是遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的一種融合方式，神經(jīng)網(wǎng)絡算法中的算法工具采用神經(jīng)網(wǎng)絡權值，可以實現(xiàn)對遺傳算法的收斂性的改變。遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡連接權進行有效的優(yōu)化，可以保證遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡進行很好的融合。神經(jīng)網(wǎng)絡連接權權值訓練是通過函數(shù)進行優(yōu)化，調(diào)整數(shù)據(jù)分析，查找出最優(yōu)化的連接權。但是在一般情況的權值訓練中，由于受多種方面的因素影響，參數(shù)在選擇上容易出現(xiàn)問題，權值的訓練時間會被延遲，造成收斂效率變低，整個神經(jīng)網(wǎng)絡會發(fā)生震蕩的現(xiàn)象，工程項目估算的值準確度會受到影響，極值會出現(xiàn)在整個網(wǎng)絡局部位置。神經(jīng)網(wǎng)絡連接權的優(yōu)化我們通過遺傳算法的方式進行計算，保證權值與連接權相對應，把樣本函數(shù)的誤差降到最低，提高權值的準確度，保證整個權值訓練的順利進行。

4 總結

隨著信息技術的快速發(fā)展，人工智能技術在建筑工程領域的應用是建筑工程發(fā)展的必然趨勢。在人工智能技術中計算機技術作為重要的技術保障，基于人工智能技術的在建筑工程造價估算研中的應用具有非常重要的意義，人工智能技術可以保證數(shù)據(jù)估算的準確率，提高建筑工程項目的經(jīng)濟效益。

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