人工智能方法在土木工程監測中的運用

張淑貞

山東棗建建設集團有限公司 山東棗莊 277000

人工智能技術作為現代社會快速發展之下的邊緣類學科，其對于模擬人類思維及智能化探究方面有著十分重要的意義。而在近幾年來，我國建筑行業通過現代化科學技術的不斷加持，終于迎來了新的變革，在現有的建筑技術上增加了人工智能技術，誕生了以電腦控制與擬人智能化為基本的智能建筑，成為建筑領域在未來發展中的重要方向之一[1]。

1 土木工程監測的發展概述

土木工程監測作為專業性強、設計內容較多的一門學科，主要包括土木工程概論、工程物資、施工中測量工作、工程設計圖紙、AUTOCAD、施工材料實驗、質量檢測、施工技術應用以及質量管理等內容。以往的工程檢測工作具有較為繁多的程序，不僅工作量大，還具有一定大量的數據計算、管理工作，若在數據測量、施工規劃的過程中出現工作上的不足，則容易出現影響工程進度等情況。隨著社會、相關工程技術以及智能設備的發展，現階段部分土木工程在監測工作上體現出現代化的趨勢，人工智能設備逐漸應用至工程的監測工作中，通過建模、數據的精確分析等方式提升工程監測的實施質量[2]。目前，土木工程的監測工作在技術的應用與工程理論的發展過程中實現了一定創新，但由于創新技術的投入使用還處于初期階段，需要通過加強理論指導等方式進行相應的完善，由此在一定程度上提升土木工程監測的發展。

2 相關的應用思路及實施方案

2.1 推動自動化的實現，提高系統操作精確性

因土木工程受多方面因素控制，具有較強的復雜性，研究人員需要堅實的理論基礎和一定的技術能力做支撐，并且因地制宜，靈活變通。而我國當前這方面的高級工程師還比較少，無法滿足行業快速發展的需求。將人工智能與土木工程行業相結合，能夠推動行業工作向機械化、自動化、精密化方向發展。而且利用智能系統代替人力勞動，可以降低操作失誤率，節約經濟成本，同時可以很大程度上將過程簡化，提高效率[3]。比如，利用人工智能對系統進行控制，復雜的操作程序被簡化成幾個按鈕，工作人員通過遠程監控設備，就能及時解決各種程序問題，而儀器計算得出數據的準確性與真實性也得到了保障，為后續工作帶來便利。

2.2 構建PSO-BP神經網絡

該神經網絡算法屬于粒子群算法，其與遺傳算法具有一定相似性，其函數運算基本通過隔代計算，但在計算的過程中沒有進行混合函數運算。其算法在人工智能設備的運用上具有的優勢為，可以不用多次進行數據調整，由此使設備的內部算法在函數的運算過程中具有一定流程穩定性。此外，工程在人工智能方法的應用中，PSO-BP神經網絡的應用還需重視人為的參數，在參數的設置上需要保持合理數值，比如在參數的更新過程中，可通過迭代次數的數值規模進行合理設置。

2.3 智能決策支持系統的具體應用

由于我國網絡技術一直處于快速發展的狀態，計算機應用在各個行業領域中，其能力也得到了很大程度的提升，同時網絡信息的數據庫技術也變得日益成熟，這就使得人工基于數據庫的控制成為可能，而建筑企業要想真正實現建筑智能化，還需要將智能決策支持系統科學合理地帶入建筑智能化當中，尤其是隨著分布數據庫和數據倉庫技術的不斷發展，使智能決策支持系統的帶入更加必要。并且近年，智能決策支持體統分別通過管理學科和計算機及人工智能的技術配合而成為現代化的新型信息管理技術，并通過管理科學、運籌學等多種基礎學科知識的運用，以及具體的計算機技術與信息技術的結合，來幫助建筑企業在進行非結構化與半結構化決策時，有更多的信息數據可以供其進行參考，并為其提供更多優質決策方案。同時，智能決策支持系統還能夠對多種決策方案進行比較與篩選，對稍有欠缺的方案進行優化與分析，使建筑企業在最終決定時能夠精準地確定方案目標，幫助決策者在建立決策模型及提高決策質量與水平的過程中，能夠實現利益的最大化。

2.4 專家控制系統的具體應用

專家控制系統在我國的人工智能技術當中，作為專業建立專家信息數據庫的核心系統，其可以在具體情況發生時通過對資料庫中的專業數據進行對比，來模擬實際發生的情況，從而保證對整體系統的控制。并且還有很多控制系統的基本運行及其構造原理都實現于專家控制系統的內部數據的具體運行。這一類通過計算機系統模擬的人工智能技術的應用，相當于將專業領域中擁有較高水平的專家知識及經驗用來處理所發生的系統狀況。并且，在專家控制系統的內部，擁有較多的專業知識作為基礎，對被控制對象可從各個角度級層面進行其運行規律及結構體系的檢測控制。這種形式的控制系統與以往的控制系統進行比較，則可以發現專家控制系統更有利于幫助用戶去解決發生的問題，并對智能建筑的后期發展也產生了極為重要的意義。

3 結語

本文根據土木工程監測的發展情況以及技術應用方式，并結合人工智能技術的特點進行了綜合的理論探究以及實踐分析，旨在促進該工程在創新技術的應用上可以提升至更高水平。目前，人工智能技術在應用上還存在一定缺陷，需要加強土木工程監測的理論研究以及相關管理工作的革新，由此在人工智能技術的應用過程中，通過技術完善、管理完善以及制度完善等形式進行應用管理。由此提升工程檢測數據的精確度等。