人工神经网络在建筑工程施工质量评价中的应用研究

（湖北工业职业技术学院，湖北 十堰 442000）

0 引言

现今，智能化技术应用广泛普及，为各个领域及行业发展提供新的契机。人工神经网络作为智能技术重要构成，始终是现代智能技术发展主要方向。建筑工程施工质量管理，对人工神经网络体系的运用，能大幅提高对建筑工程建设质量管控能力。同时，亦可充分完善现有的建筑工程施工管理体系，对建筑工程质量管理更好在施工建设中发挥监管作用提供重要技术保障。

1 建筑工程施工质量管理现状及问题

1.1 建筑施工与预期设计规划不符

建筑施工与预期规划不符问题，在建筑工程质量管理中较为常见。之所以产生这一问题，主要由于在工程施工监管方面，未能做好对预期设计施工优化，针对细节性问题的解决能力不足，导致工程施工难以按照预定规划进行。除此之外，工程设计未能考虑到实际施工环境，也是影响工程施工按规划推进的主要诱导因素。早期阶段，由于缺乏良好建设设计建模技术支持，部分地区建筑施工设计与实际施工情况相差甚远，促使基础施工工作的开展，无法从依据标准化作业流程加以实施，不仅对工程进度造成影响，同时，也使工程施工质量大打折扣。

1.2 建筑施工工程质量监管时效性不足

质量管理干预，是现代工程施工建设必不可少的重要环节。随着现代建筑工程设计需求的不断增多，工程质量管理涉及内容进一步增加，工程质量管理难度随之提升。这其中，工程质量管理难以对各项工程细节做到实时监控。一旦在某一环节出现管理疏漏，极有可能造成较为严重工程质量问题。正因如此，工程管理干预时效性不足，成为现代工程建设质量管理面临主要问题之一。另外，由于部分地区工程质量管理，在管理技术手段上受到管理条件限制，无法切实保障工程质量与工程施工实时同步，使工程质量管理失去部分基础管理干预功能。

2 人工神经网络在建筑工程施工质量管理中应用必要性

2.1 提高建筑工程施工建设质量管理可控性

人工神经网络，是基于人脑模型设计的人工智能技术。与传统意义上信息技术应用相比，人工神经网络具备良好信息反馈能力，在处理数据信息方面具有明显优势。同时，由于人工神经网络大量采用网络记忆输出数据管理形式，能有效增强大数据处理水平，在数据采集、数据分析、信息整合及数据识别等各个方面，均能从信息化技术应用角度，为使用者提供更多元化技术帮助。建筑工程施工管理，对于人工神经网络的技术应用，可以更好提高对各项工程质量管理环节控制，提高工程质量管理效率，并简化工程质量管理流程，最大限度为工程质量管理提供信息应用保障，使各项施工环节均能以信息化形式与工程质量管理进行对接。从而，提高建筑工程施工质量管理可控性。

2.2 加强建筑工程施工管控信息透明化

数据信息透明化，对于现代工程质量管理而言至关重要，是提高工程质量管理水平有效路径。工程建设施工涉及工程项目较多，不同项目标准在适用条件及使用环境上均有一定差异，必须基于前期实地考察及工程设计审核，做好对工程质量风险控制。在此过程中，工程质量管理数据，成为工程施工质量管控重要参考依据。传统工程质量管理数据处理，主要依靠单一计算机设备完成，不同设备之间数据互通性不足。而人工神经网络具有良好信息反馈时效性，可以通过数据整合的方式将信息数据进行打包，并结合数据计算需求，帮助工程质量管理人员更好对工程施工风险进行评估，充分加强质量工程管理数据透明度、数据计算准确性，为工程建设施工稳步推进夯实技术管理基础。

3 基于人工神经网络的建筑工程施工质量管理策略及路径

3.1 建立完整人工神经网络工程质量管理体系

（1）质量目标设置

人工神经网络对工程质量管理标准的制定，应基于建筑设计使用用途、地理环境等信息做综合评估，根据评估结构对标准信息进行录入。在此过程中，人工神经网络，可以依托于大数据信息系统，对建筑质量管理标准体系进行计算，筛选最符合本次工程建设标准指标。由于各地区对建筑使用需求的不同，人工神经网络的工程质量管理，可以在合理范围内对标准内容做出调整。例如，在具有生态环保需求建设标准制定，需要将工程材料标准参数、工程施工数据录入人工神经网络平台，根据平台信息测数分析调整工程材料使用及施工方式选择。使人工神经网络能在工程质量管理方面，按照预期规划目标进行管控。

（2）质量控制标准依据

目前，我国建筑工程质量控制标准参考依据，主要是以“中建科字[2002]389 号”为主，不同建筑施工方法及施工设计，均对工程质量产生直接影响。为此，人工神经网络的工程质量管理的实现，需要将“中建科字[2002]389 号”中有关标准要求，作为基础工程质量管理框架，在施工过程中，逐步的根据建设设计特点及使用特征进行标准优化。从而，一方面，使工程质量管理，能及时的通过人工神经网络平台，对现场施工问题及时解决。另一方面，也保障人工神经网络系统，能在施工质量管理方面，及时的发挥实际作用，提高管理有效性。

（3）质量管理系统预警

质量管理系统预警，能在最短时间内将工程质量问题予以反馈，并由技术操作人员在人工神经网络运算下，给出最佳的施工质量解决方案，充分弥 补传统工程建筑质量管理时效性不足问题。针对质量管理预警系统设计，应从以下两个方面做好设计优化。第一，是通过人工神经网络系统，做好与现场施工队伍管理衔接，及时将工程进度进行反馈，结合视频监控平台对工程施工进行管理。在此过程中，人工神经网络，可以依据前期录入标准化施工数据，结合现场施工信息进行数据运算，帮助技术管理人员实时掌握现场施工信息，确保工程施工能按照预期规划稳步推进。第二，是利用信息网络系统对接，以人工神经网络系统为中心，在各个主要施工区域做好网络信息采集，把信息数据以网络传输的方式打包，发送至人工神经网络计算中心，由人工神经网络计算平台对施工工程质量做评估，并做好风险预警提示，有效规避施工安全、质量风险，保障工程建设施工有序开展。

3.2 统一人工神经网络工程质量管理流程

统一工程质量管理流程的目的在于保证人工神经网络系统控制同步。与传统建筑工程质量管理模式的不同的是，人工神经网络建筑工程质量管理，必须要保障数据信息实时同步，进而，使工程质量管理工作，能在良好管理协调下有序开展。工程施工单位，应将工程质量管理系统与管理单位进行对接，以人工神经网络系统为载体，进行系统工程管理拓展，将各项工程建设项目纳入人工神经网络管理机制，使其能统一的开展管理规范，最大限度提高人工神经网络管理范围及管理权限，促使各项数据信息汇总，能为人工神经网络系统工程质量管理提供内容参考，满足人工神经网络建筑工程质量管理需求，以此，为人工精神网络工程施工管理奠定良好基础。

3.3 加强人工神经网络质量管理学习

人工智能技术优势，更多体现于学习能力方面。由于人工神经网络采取模拟人脑神经系统设计，加以数据应用系统加持，能更好将数据概念进行整合，并运用于管理实践。为更好满足人工神经网络多元化管理需求，应定期做好对工程建模信息、工程施工数据及工程管理规范收集，不断提高人工神经网络的管理能力。此外，人工神经网络系统学习应从数据精度、数据测算准确性等角度做好优化，提高人工神经网络对基准函数、变梯度算法等理论数据概念使用适应性，降低人工神经网络数据计算误差，保障人工神经网络能充分提高质量管理有效性，突出人工智能技术在工程建设领域应用优势，为后续阶段工程建设工作高质量推进，提供切实智能技术保障。

4 结语

综上所述，人工神经网络作为智能技术应用主要形式，可有有效运用于建筑工程质量管理领域，对提高工程质量管理时效性及管理水平均具有一定辅助作用。与传统质量工程管理不同的是，人工神经网络能对数据信息做系统化整合，简化传统工程质量管理流程，并强化对细节性工程质量问题解决，为后续阶段工程建设工作合理化开展，创造有利的智能化技术应用条件。