神经网络集成在工程造价估算中的应用研究.pdf
赵亮
摘 要：随着经济的不断发展，科技引入生活是很重要的，通过科学的力量融合到生活当中，让人类的生活能够越来越好。建筑物是人类生活中所需要的一部分，建筑在建造的过程中是极其繁琐的，从绘图到建筑完工后对工程造价的计算，都是需要浪费大量的财力，同时结果也不是很准确，这就给建筑造成了麻烦。神经网络的加入，让建筑变得不再繁琐，而且结果很准确，为建筑行业带来了很大的便利。
关键词：神经网络；工程造价；应用；模型
中图分类号：TU723.3 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）21-0100-02
神经网络也是新的高科技，是通过网络进行操作的，是能够自主学习的新科技。该网络的很多优点为人类在工作中减轻了很多的负担。下文对神经网络在工程造价中的应用进行研究，仅供对此方面有所研究的人进行参考。
1 神经网络的基本概念
神经网络是一种新的网络科技，是一种很复杂的数学模型。该网络是通过不同节点的互相连接，可以达到信息处理的目的。该网络是通过不同结构相互处理的数学模型。此网络的不同节点显示不同的输出函数，因此叫做激励函数。两个不同的节点通过连接表示该信号的加权值，所以叫做权重，此应用可以比作人的记忆。网络的输出是随着激励函数和权重值的改变而改变。此网络是根据事物的变化而变化，或许是对逻辑策略的一种表示。神经网络是受到动物和人的构筑理念而产生的，此网络是利用数学和统计学的一些公式的学习方法进行优化，以完善神经网络的功能。
2 神经网络在工程造价中的优势
工程造价是工程在建筑时期所发生的所有费用。在工程造价的过程中会出现很多的问题，比如在最开始的估计造价是否准确，在施工的过程是否发生突发的情况等。出现如此问题就要在该问题上找出相对应的解决方案。在工程估价上，传统的做法是根据工程的大小和工程所要求的结构等进行价格分析，如此就会出现偏差率，这就是传统的估价方法不适用的地方。通过现代网络在电脑上输入编程，把要建筑的建筑物以代码的形式转换成实际的建筑物，这样就会出现偏差率极小的估算价格。在工程造价估算出后，工程在实际施工的时候会发生突发情况，这样的情况就会导致工程的造价有所变动，在工程结束后估算的工程款就不准确，发生这种情况，就可以通过网络进行操作，利用网络的健全系统可以准确的计算出工程造价。在工程实施的过程中，也会出现材料价格突然上涨，或者出现材料因为管理不当过期等等，这些问题在传统的解决方式下都会出现漏洞，但是通过网络的处理就会使漏洞减少。在传统的材料价格上调问题上处理办法就是直接购买材料然后在后期工程款上进行补差，这种做法就会使工程款不明确，使工程完工后对整体工程的造价不准确[1]。
3 神经网络模型构造和算法
3.1 神经网络的原理
神经网络有一定的自学功能，比如可以把图像进行识别，把很多不一样的样板输入到神经网络里面，这样网络就会利用自学功能，从而实现对图像的识别，此功能有对神经网络有很重要的意义。神经网络还有储存的功能，通过在网络上的反馈就可能进行储存。神经网络还具有寻找优化的功能，想要把一个复杂的问题进行优化，就需要庞大的计算，在传统的计算里面这样的做法就会浪费大量的人力和物理，但是通过计算机就可以得到准确的优化，从而能够节省很多的时间。神经网络的出现可以让计算机得出来的结论和传统做法得出来的结论进行对比，计算机算出的结果往往是准确的而且还很方便，人工计算出来的是需要浪费时间金钱算出来的，而且可能会出现误差，这样就会让结果不准确，所以神经网络是通过新科技利用计算机和数学相结合而研究出来的，为人类在经济上提供了很大的帮助[2]。在未来的神经网络里计算机会为人类带来更多的便利。
3.2 神经网络的步骤
神经网络的步骤首先要确定模型的结构参数，模型结构参数是指隐含层、输出层、输入层的神经元个数。在原始的数据上和隐含单元的输入上，网络神经只能处理一定的数据，所以在计算机上输入的时候要对原始数据进行一定的处理，在隐含单元上，需要两者加权求和才能够得到相应的信息。从神经网络上实际操作模型，按相应的按键就能够得到相应的输出值。
4 神经网络的工程造价估算模型
4.1 工程定量化描述
工程的特点就是能够表示工程的特征，同时还可以反应工程整体结构的重要因素，工程在建造上是按照图纸所建造，在设计图纸的时候也是根据以往的实际分析，结合其他建筑的优点所绘制。工程也有很多职能，主要依据是在化学、数学等系统分析。在建造工程的时候可以结合自然的力量，这样能够对工程有更好的效果。工程是需要大量的人力和物力建造成功的，也是需要大量的时间才能完成。工程在建造期间所发生的费用叫建筑造价，在建造之前也会通过估价对建筑进行整体的估算。估價是通过对以往的建筑进行对比而得出的估价，同时在绘制图纸的时候也是结合经典的建筑进行绘制，在建筑上从结构、形式等都要提前做好绘制，这样可以使其在建筑的时候不会出现误差。
4.2 估价模型的创建
建筑建造之前的估价问题上，可以把从输出到输入比作是一个映射。神经网络是按层次分高低，一个高层次的网络更能显示出映射的关系，所以下文都已高层次网络为主。采用高层次网络模型，这样的模型输入单元在6-8个左右，分别是建筑层数、结构形式、门窗类型、基础类型、墙体材料、平面组合和外墙装饰。想要对建筑进行估价，首先要有一定的样本进行估算，接下来就是对其他项目的估算。想要估算其金额，就要从之前的工程上所搜集相应资料，对其进行对比，这样就可以得出相应的估价。在工程开工之前，要先有一系列相应的计划，这样有利于对工程进一步的实施。在工程完工后，就会形成真正的工程造价，工程造价就是工程建造期间所实际投入的费用，从而把工程建造一个固定资产。建造工程首先要从选择土地开始，其次就是绘画图纸，接着就是对工程进行估价等，这些问题都是需要先进行模型的创建，才能够完整运用。
4.3 分析检测结果
对两个数据进行比较，从数据上来看，差额之间相差不大，就可以满足工程的投资估算和初步工程建设的需求。从这点看来，模型对建筑上的帮助是极大的，但是仍然会有个别工程出现的误差比较大，这种原因主要还是对神经网络的学习不够，所以和其他相比，没有一定的优越性。神经网络对比传统的一些事物是有一定的优势的，该网络有非线性映射能力，这种能力是把数据输入到计算机里面从而得到的映射。该网络还具有自学能力，对计算机输入编码，计算机会自动算出合理的数据。同时该网络还有容错功能，计算机如果有部分损坏的时候，并不会影响到使用此功能，这些就是神经网络带来的好处。
5 结语
神经网络是新时代的高科技，是代替一些传统的技术，提高人类的生活水平，同时还在工作上对人类有极大的帮助。神经网络在工程造价中也有很大的帮助，传统上在计算工程造价上会浪费很多的资源，但是该网络会节省很多的资源并且计算的准确，同时该网络还结合了数学的元素，利用数学里面的函数和一些公式可以体现神经网络的结构，并且在人工网络和人工智能上也可以通过其进行问题的解决，这样的方式会更具有一定的优势。总而言之，在工程造价上使用该网络是有利于国家未来发展的。
参考文献
[1]王鹤，李辉，王鑫，李雪.模糊神经网络在工程陶瓷电火花加工中的应用[J].机械设计与制造，2016，（01）：148-150.
[2]张朋刚.神经网络在工程概预算中的应用[J].国防交通工程与技术，2016，14（S1）：133-135.
[3]丁杨.BP神经网络在隧道基坑工程中的实际运用[J].河北工程大学学报（自然科学版），2016，33（02）：30-33.endprint
