建筑经济管理中神经网络的应用

【摘要】随着经济的快速发展，建筑管理这项技术也在不断的完善，对于管理中的神经网络这方面还有很深厚的研究，但是在技术方面还是存在一定的问题。所以。本文就从建筑经济管理中神经网络的应用这方面进行探讨。

【关键词】建筑经济管理；神经网络

中图分类号：TU198文献标识码： A

一、前言

建筑经济管理在我国是一个非常重要的行业，为社会的进步提供了夯实的基础，但是在神经网络的应用这方面还是存在一定的问题，所以，科学技术人员在这个方面还是很努力的研究，并且促使这个技术发展更为全面。

二、神经网络的特征及其信息处理特点

人工神经网络(Application of Neural Network，即:ANN)是一种对人脑中枢神经系统的生物神经结构进行的功能性抽象，在模式识别和分类领域显示了强大的能力，它们以“黑箱”模式工作，不需要先验模型，具有自适应能力，可以从数据中捕捉和学习规律，其计算能力在预测和评估、模式识别和优化等领域得到了广泛验证。神经网络尤其适合解决那些采用传统的数学方法和手段建模困难的复杂问题，并已被证明是解决复杂非线性问题的一种有效工具。

1、神经网络的基本特征

（1）内在并行性。神经网络是一个高度并行的非线性系统，其并行性不仅体现在结构上，它的处理运行过程也是并行的。神经网络从单个处理单元到整个系统，在理论和实践上都反映了并行性，计算是分布在多个处理单元上同时进行的。

（2）分布式存储。与传统计算机不同，神经网络中信息并非存储在一个特定的存储区域，而是分布存储在整个系统中。神经网络的每一个神经元都只是整体概念的一个部分，每一个单元都包含着对整体的贡献，而每一个单元都无法决定整体的状态。

（3）容错性。因为信息是分布存储在整个系统中，而不是驻留在某一个特定的存储区域内，因此，网络中部分神经元的误差不会在很大程度上影响改变整个系统的行为。

（4）学习与自适应性。神经网络的一个重要特点是具有很强的学习能力，它可以通过对数据的监督或非监督学习，实现任意复杂的函数关系，而且整个网络具有自适应性，即进行自我调节的能力。

2、神经网络的信息处理特点

神经网络的基本特征使其在信息处理上具有与传统信息处理技术不同的特点。

（1）数据驱动、“黑箱”建模方式。神经网络通过训练能够直接从数据中发现规则和特征，实现任意复杂的函数映射。这种学习能力使得神经网络分析和建模过程相当于一个“黑箱”，既无需模型结构设计和参数估计过程，而且在没有输入模式先验信息的情况下，通过数据驱动取得优良的结果。

（2）非编程、自适应的工作方式。神经网络的学习是便利而且可塑的，在网络整体结构不变的情况下，只需调整权值即可完成任意关系的学习，通过递进补充训练样本即可跟踪和适应外界环境的不断变化。因此，神经网络的工作方式可以是实时的和自适应的。

（3）信息处理与存储合二为一。神经网络在运行时信息处理与存储同时完成，信息的隐含特征和规则分布于神经元状态和权值之上，通常具有冗余性。这样，当不完全信息或含噪信号输入时，神经网络就可以根据这些分布记忆进行联想以恢复全部信息。同时，这种合二为一的方式从本质上消除了软件和算法的“瓶颈效应，”提供了实现高速信息处理的手段。

（4）实时信息处理。神经网络是一个大规模非线性动力学系统，具有高维、高密度的并行计算结构。大量神经元的微观活动构成了神经网络的整体宏观效应。这种集体运算能力使得神经网络可以完成高维数据的在线实时处理。

三、建筑经济管理研究面临的问题

1、对系统的非线性认识不足

(1)忽视了系统内各变量之间复杂的非线性关系，过分强调先验假设。建筑活动在理论和实践中有明显的非线性和复杂性。建筑经济管理问题的本质上是因为现实的复杂性导致的非线性。建筑活动随时代和环境的变迁表现出其非线性特征。一方面，建筑经济管理问题的线性假没体现了系统特殊性。但另一方面，系统建模时所使用的理论总是落后于现实，这是因为其相关理论发展的滞后性，而这又是由于其非线性和复杂性引起的。

(2)忽视数据本身效用，过分依赖理论指导。模型的函数形式很难仅仅通过理论考虑获得。在实践中选择理论框架既是十分重要又是十分困难的。

2、对系统变量自身特征的认识不足

(1)变量(数据)的高噪声。采集、编制建筑经济管理数据时会有很多误差，再加上诸多外在因素的冲击造成了波动强烈变形，所以数据是包含有许多“奇异点”而且是高噪声。

(2)变量的高度不确定性。目前经济学界对不确定性没有一个统一的定义，一般情况下有2种不确定性的定义。一种定义是变量的不确定性通过随机变量的方差来定义，通常称为概率型不确定性，也可称为“风险”。另一种定义是一种没有稳定概率的随机事件，称为非概率型不确定性。

(3)变量不同程度的模糊性。一定的模糊性是大多数建筑管理问题变量的特点。现实中的不分明现象就是模糊性。而从一种状态过度到另一种有差异的状态的过程中，中间发生了量变到质变的连续过程。总之，常常需要解决建筑管理中的决策、优化等非线性问题，由于它们的一次性、高度动态性和复杂性的特点，建筑管理的信息是随机的，具有非线性和时变性，相应的变量也有不确定性、高噪声和模糊性的特点，因此搜集数据、分析因素等方面有相当大的难度。

四、ANN在建筑工程项目管理中的应用研究

1、ANN在造价预测方面的应用

汪应洛，杨耀红(2004年)总结了ANN在费用估计方面的应用。采用BP网络，用40个公路工程样例训练网络，并用工程实例进行验证，发现效果比传统方法好。Tarek Hegazy(1998年)等用MS-Excel表格进行ANN模拟，并在输入层和隐含层加入了偏置神经元来促进网络学习。其缺点是由于网络学习时的训练样本数据中有噪声，会造成过度学习现象，运用规范化网络可以解决这个问题。周丽萍，胡振锋(2005年)在研究BP神经网络在建筑工程估价中的应用时指出，可以利用神经网络“特征提取器”的作用，从大量过去的工程资料中自动提取工程特征与预算资料的规律关系；由于神经网络具有高度的容错性，因而对于过去的工程资料中由于人为的或其他因素造成的偏差有自动纠偏功能；此外由于神经网络是并行处理数据的，因而其处理速度相当快，这点满足了快速估算要求，实践证明是有效的。

2、ANN在工程项目管理绩效评价中的应用

闫文周(2005年)等运用ANN中的BP网络对工程项目管理绩效评价问题进行研究，建立了一个综合考虑项目工期、质量、费用、安全四大控制指标的工程项目管理绩效评价模型。实例分析表明，其评价结果更加全面、更加符合实际情况，从而有助于促进工程项目管理水平的提高。基于BP神经网络的工程项目管理绩效评估模型，将影响工程项目管理绩效的主要因素进行整合，通过神经网络反映了工程项目工期、质量、成本、安全与项目绩效之间复杂的非线性关系，从而使项目管理绩效的评价更客观。

3、Hop field网络模型在建设工程评标中的应用

建设工程评标是一个多目标决策过程，评标过程中存在着大量的定性和模糊的因素，评标人很难快速做出准确客观的评判。朱玉涛(2006年)等用ANN作为新型信息处理工具，在建设工程评标中可应用于优选中标企业。介绍了Hop field网络模型构造及算法设计，包括进行方案优劣排序、换位矩阵以及能量函数构造、神经元之间连接和输出，并用实例说明了该方法的优越性和实用性。应用Hop field网络对非定量因素进行科学的分析，可以消除一些人为因素的影响，使评选结果更加合理。

4、BP网络模型在建设工程招投标管理中的应用

BP网络以其自学习、自联想功能的优点在建设工程招投标中得到广泛应用。杨中宣(2006年)结合人工神经网络基本理论，介绍了它在工程招投标的招标价格、风险因素分析以及竞标单位资格审查等方面的应用，指出利用人工神经网络具有的高度并行处理和可完成复杂输入输出的非线性映射能力，不仅可以保证高的中标率，且可避免招标过程中不确定性因素的影响。

五、人工神经网络的发展趋势

人工神经网络在建筑管理中的应用与研究，解决了不少该领域中的难题，显现出广阔的应用前景。但是，神经网络作为新兴学科，在理论和实践中，还有很多不完善和不成熟的地方，又在一定程度上制约了它的实际应用。因此在利用人工神经网络解决问题时，需要选定合适的网络模型及网络算法，同时还要加深人工神经网络基础理论方面的研究。

六、结束语

总而言之，就建筑经济管理中神经网络的应用这方面而言，这项技术的发展不仅使建筑经济管理体系更加的完善，更加使人们的生活带来了许多的便利条件，通过科学技术人员的不断努力，会使为社会发展做出巨大的贡献。

参考文献

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[2]周小佳.电力系统可靠性人工神经网络模型及实现研究 博士学位论文，2007(3):98-102.

[3]王爱华，孙峻.BP神经网络在工程项目管理中的应用 建筑管理现代化，2009(04):63.