关键词：人工智能技术；建筑工程；造价估算；探究
目前，在我国社会经济不断发展的背景下，建筑行业也因此获得了良好的发展前景，而建筑工程造价在其中起到了非常重要的作用，其准确性不仅关系到建筑成本的投入状况，同时还与工程项目的施工质量以及施工效率有着直接的联系。结合实际情况来看，很多企业在开展工程造价估算工作时仍然还是采用传统的预算方法，这种方法不仅出错率非常的高，同时还会对项目资源造成非常严重的浪费现象，已经不能在满足建筑行业未来的发展需求。因此，在建筑工程造价估算工作中，应该实现对人工智能技术的充分利用，从而为建筑工程造价预算工作的开展提供良好的基础条件。
1、人工智能技术的概念与特点分析
1.1人工智能技术的概念
在我国社会经济不断发展的背景下，计算机技术在原来的水平上也实现了进一步的提升，这就需要在未来的发展过程中逐渐找出一种可以代替人类能动性的计算技术。计算机技术如今在各个行业中得到了非常广泛的应用，从而促进了人工智能技术的实现和使用。计算机技术逐渐改变了传统的人类智能行为，并且人工智能与人类的行为具有一定的相似性，可以与人类的思考与行为保持一致，在使用的过程中主要是遵守人类智能活动等基本原则，然后在对机器设备利用的基础上对某种代码进行严格的执行，这样就能够完成人类想要完成的活动。要想保证这一目标的实现，需要实现对计算机技术的充分利用，然后构建出相应的人工智能系统，这样就能够代替人类去完成某些特定的活动。
1.2人工智能技术的特点分析
结合实际情况可以了解到，在对人工智能技术进行利用的过程中，最为明显的特点主要体现在了感知能力方面，并且感知能力在人工智能系统中起到了非常重要的基础作用。人工智能技术主要是实现了对计算机设备的充分利用，因为计算机本身具有非常强的记忆能力，所以人工智能技术在未来的发展过程中会实现思维功能与记忆功能之间的有效连接。人工智能技术在使用的过程中可以发挥出明显的学习性，学习属于适应社会发展的第一能力，所以在人工智能技术在未来有着非常广阔的发展前景。
2、基于人工智能技术的而建筑工程造价估算
在建筑工程造价预算工作开展过程中，通过对人工智能技术的合理使用可以将自身的优势充分的发挥出来。首先，人工智能技术可以对大量的数据信息进行分析和整理，并且还能体现出非常强的自我组织以及学习能力。在人工智能技术中，可以实现遗传算法与人工神经网络之间的有效结合，人工智能技术与传统的预算方法相比具有非常明显的优化，并且在功能方面具有非常明显的特殊性，不仅可以满足建筑工程造价估算工作提出的相关要求，并且还能在很大程度上提升建筑工程造价预算结果的准确性。
2.1基于人工智能技术的建筑工程造价估算模型的构建
在对神经网络进行利用的过程中，BP人工神经网络有着非常广泛的应用，这种网络模式主要包括了输入输出层以及隐藏层等两种形式。在对模型进行构建的过程中，因为其中涉及到的节点比较多，并且节点之间不能出现连接现象，在相邻的层与层之间节点都是相互连接的。信息首先经过输入层进入到系统的内部，并且在系统当中每一个层面之间都是单独对信息进行传输，然后在通过模型内部的每一个层面之后，将信息从输出层传出。在BP人工神经网络模型当中，保证每一层与层之间的节点呈现出相互连接的状态，并且层与层之间的神经元应该严格按照二权连接的方式进行连接，在单独层的神经元以及神经元之间没有呈现出连接状态。BP人工神经网络在进行学习的过程中，其传播方式主要涉及到了两个方面的内容，分别是正向与反向等形式。其中正向传播所输出的误差值与预期的值进行相比，如果误差值的精度比较小时，应该严格按照每一层神经元的权值向相反的方向进行调整，通过这种方式可以对其中存在的误差现象实现合理的控制。
2.2遗传算法与神经网络的融合
遗传算法与神经网络体现出了一定的融合现象，并且两者之间的有效结合可以实现优势的互补，不但可以实现人工智能的神经网络学习能力，同时还能体现出遗传算法的搜索功能。将遗传算法与神经网络之间进行有效的结合，在发展方向上主要体现在了以下两个方面：第一，在未来可以形成一种自动化的设计方式，这种方法指的就是ANN，在使用过程中可以发挥出非常明显的高效性，并且高效作业主要是由GA提供的，在此基础上可以保证自动化设计方式的作用得到充分的发挥，并且在对遗传算法利用的基础上，可以实现对神经网络的不断优化和完善，对于神经网络中存在的影响因素进行有效的解决；第二，神经网络在遗传算法的使用中起到了非常重要的指导作用，可以对实际的算法方向进行明确。在对神经网络利用的基础上，算法具有非常明显的工具性，并且在一定基础上对遗传算法中存在的问题进行不断的完善。
2.3遗传算法优化神经网络的连接权
将遗传算法与神经网络之间实现有效的连接，其中非常重要的一项内容是实现对神经网络权的优化工作。在对神经网络权值进行训练时，整个过程呈现出了非常明显的复杂性，在经过相应的训练工作之后，可以对其中涉及到的函数进行不断的优化，这样就能实现对数据的有效调整，从而实现对最优选择权的有效连接。但是在实际的权值训练过程中，因为受到了各方面因素的影响，可能会对参数的合理选择造成非常严重的影响，不但会导致参数出现错误现象，并且还会在一定程度上增加训练的时间，导致最终的收敛效率得不到明显的提升。当神经网络出现振动现象时，也会对结果的准确性造成非常严重的影响。而通过遗传算法来完成对连接权的优化工作，从最开始的权值编码以及到后期的权值分布工作中，可以保证与连接权之间实现有效的连接，从而对样本函数中存在的误差现象进行有效的解决，在最大程度上保证权值的准确性，同时也能为整个权值训练的有效性提供良好的保障。
3、结语
综上所述，在我国信息技术不断发展的背景下，人工智能技术应运而生，并且在建筑工程造价预算工作中实现了非常广泛的应用，并且对建筑行业未来的发展方向进行了明确。在对人工智能技术进行应用的过程中，其中计算机技术起到了非常重要的基础作用，在一定程度上可以实现人工智能技术在建筑工程造价预算工作中的合理使用。在对人工智能技术利用的基础上，不但可以对最终预算结果的准确性提供良好的保障，并且促进建筑企业的经济效益实现明显的提升。
参考文献
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