人工智能方法在土木工程监测中的运用

张淑贞

山东枣建建设集团有限公司 山东枣庄 277000

人工智能技术作为现代社会快速发展之下的边缘类学科，其对于模拟人类思维及智能化探究方面有着十分重要的意义。而在近几年来，我国建筑行业通过现代化科学技术的不断加持，终于迎来了新的变革，在现有的建筑技术上增加了人工智能技术，诞生了以电脑控制与拟人智能化为基本的智能建筑，成为建筑领域在未来发展中的重要方向之一[1]。

1 土木工程监测的发展概述

土木工程监测作为专业性强、设计内容较多的一门学科，主要包括土木工程概论、工程物资、施工中测量工作、工程设计图纸、AUTOCAD、施工材料实验、质量检测、施工技术应用以及质量管理等内容。以往的工程检测工作具有较为繁多的程序，不仅工作量大，还具有一定大量的数据计算、管理工作，若在数据测量、施工规划的过程中出现工作上的不足，则容易出现影响工程进度等情况。随着社会、相关工程技术以及智能设备的发展，现阶段部分土木工程在监测工作上体现出现代化的趋势，人工智能设备逐渐应用至工程的监测工作中，通过建模、数据的精确分析等方式提升工程监测的实施质量[2]。目前，土木工程的监测工作在技术的应用与工程理论的发展过程中实现了一定创新，但由于创新技术的投入使用还处于初期阶段，需要通过加强理论指导等方式进行相应的完善，由此在一定程度上提升土木工程监测的发展。

2 相关的应用思路及实施方案

2.1 推动自动化的实现，提高系统操作精确性

因土木工程受多方面因素控制，具有较强的复杂性，研究人员需要坚实的理论基础和一定的技术能力做支撑，并且因地制宜，灵活变通。而我国当前这方面的高级工程师还比较少，无法满足行业快速发展的需求。将人工智能与土木工程行业相结合，能够推动行业工作向机械化、自动化、精密化方向发展。而且利用智能系统代替人力劳动，可以降低操作失误率，节约经济成本，同时可以很大程度上将过程简化，提高效率[3]。比如，利用人工智能对系统进行控制，复杂的操作程序被简化成几个按钮，工作人员通过远程监控设备，就能及时解决各种程序问题，而仪器计算得出数据的准确性与真实性也得到了保障，为后续工作带来便利。

2.2 构建PSO-BP神经网络

该神经网络算法属于粒子群算法，其与遗传算法具有一定相似性，其函数运算基本通过隔代计算，但在计算的过程中没有进行混合函数运算。其算法在人工智能设备的运用上具有的优势为，可以不用多次进行数据调整，由此使设备的内部算法在函数的运算过程中具有一定流程稳定性。此外，工程在人工智能方法的应用中，PSO-BP神经网络的应用还需重视人为的参数，在参数的设置上需要保持合理数值，比如在参数的更新过程中，可通过迭代次数的数值规模进行合理设置。

2.3 智能决策支持系统的具体应用

由于我国网络技术一直处于快速发展的状态，计算机应用在各个行业领域中，其能力也得到了很大程度的提升，同时网络信息的数据库技术也变得日益成熟，这就使得人工基于数据库的控制成为可能，而建筑企业要想真正实现建筑智能化，还需要将智能决策支持系统科学合理地带入建筑智能化当中，尤其是随着分布数据库和数据仓库技术的不断发展，使智能决策支持系统的带入更加必要。并且近年，智能决策支持体统分别通过管理学科和计算机及人工智能的技术配合而成为现代化的新型信息管理技术，并通过管理科学、运筹学等多种基础学科知识的运用，以及具体的计算机技术与信息技术的结合，来帮助建筑企业在进行非结构化与半结构化决策时，有更多的信息数据可以供其进行参考，并为其提供更多优质决策方案。同时，智能决策支持系统还能够对多种决策方案进行比较与筛选，对稍有欠缺的方案进行优化与分析，使建筑企业在最终决定时能够精准地确定方案目标，帮助决策者在建立决策模型及提高决策质量与水平的过程中，能够实现利益的最大化。

2.4 专家控制系统的具体应用

专家控制系统在我国的人工智能技术当中，作为专业建立专家信息数据库的核心系统，其可以在具体情况发生时通过对资料库中的专业数据进行对比，来模拟实际发生的情况，从而保证对整体系统的控制。并且还有很多控制系统的基本运行及其构造原理都实现于专家控制系统的内部数据的具体运行。这一类通过计算机系统模拟的人工智能技术的应用，相当于将专业领域中拥有较高水平的专家知识及经验用来处理所发生的系统状况。并且，在专家控制系统的内部，拥有较多的专业知识作为基础，对被控制对象可从各个角度级层面进行其运行规律及结构体系的检测控制。这种形式的控制系统与以往的控制系统进行比较，则可以发现专家控制系统更有利于帮助用户去解决发生的问题，并对智能建筑的后期发展也产生了极为重要的意义。

3 结语

本文根据土木工程监测的发展情况以及技术应用方式，并结合人工智能技术的特点进行了综合的理论探究以及实践分析，旨在促进该工程在创新技术的应用上可以提升至更高水平。目前，人工智能技术在应用上还存在一定缺陷，需要加强土木工程监测的理论研究以及相关管理工作的革新，由此在人工智能技术的应用过程中，通过技术完善、管理完善以及制度完善等形式进行应用管理。由此提升工程检测数据的精确度等。