引言
面對復雜的建筑經濟管理問題，以往的大多數管理預測方法的應用弊端也逐漸體現出來。而利用神經網絡則可以解決復雜的非線性問題，繼而可以用于解決復雜和多樣的建筑經濟管理問題。因此，有必要對神經網絡在建筑經濟管理中的應用問題展開研究，繼而更好的應用該理論解決建筑經濟管理問題。
1 神經網絡與建筑經濟管理
作為重要的人工智能分支領域，神經網絡是用來處理非線性問題的有效工具。
在特性上，神經網絡具有較好的非線性映射能力，并且具有較好的適應性和容錯性。在應用神經網絡進行問題的計算時，不需要先驗模型就可以直接從數據中獲得學習規律。所以，可以用神經網絡解決一些傳統數學方法難以解答的問題，也可以完成對建模困難的復雜問題的處理。
所謂的建筑經濟管理，其實就是對建筑活動進行有效的預測和控制。在這一過程中，需要完成對建筑活動的真實描述和分析，并利用規律完成對各種現象的合理解釋。但在實際工作中，建筑經濟管理將涉及大量的變量，并且大多變量具有模糊性。
在這種情況下，變量與常量之間常常體現出非線性的關系，繼而難以利用傳統數學解析式完成對變量的合理解釋。而就目前來看，在建筑經濟管理方面，利用神經網絡可以解決管理中的復雜問題的處理。在工程造價預測、經濟預警和招投標等多個方面，神經網絡都具有較好的應用前景。
2 建筑經濟管理中的神經網絡的應用
2.1 在造價預測方面的應用
在建筑工程造價預測方面，神經網絡可以應用于工程費用的估計。利用 BP 網絡可以構造出工程成本預測模型，并真實完成對工程生產、管理等各個環節活動的模擬。而通過分析成本的各種組成，并完成對工程價值鏈構成的跟蹤，則可以適應工程的成本變化，繼而完成對工程造價成本的預測。就目前來看，已經有工程實例對神經網絡在造價預測方面的應用進行了驗證，而其取得的應用效果顯然要好于傳統方法。在應用神經網絡進行工程估價時，可以利用網絡的“特征提取器”完成對工程特征的提取。從大量的工程資料中，神經網絡可以找出預算資料與工程特征之間的規律關系，并且完成對其它因素造成的資料偏差的糾偏，以便確保預測結果的有效性。此外，由于神經網絡采用的是并行方式進行數據的處理，所以其能夠盡快完成工程造價預測，繼而滿足建筑工作的造價分析需求。而利用神經網絡完成工程造價預測，則可以幫助建筑承包商更好的完成項目資金的管理，繼而避免出現資金短缺等問題。
2.2 在風險預警方面的應用
在建筑管理活動中，將存在財務風險、金融風險和市場風險等多種風險，繼而使建筑經濟管理具有一定的風險性。而利用神經網絡可以完成對風險的預警，繼而使建筑經濟管理的風險性得到降低。在利用神經網絡進行工程經營風險和收益的評估時，神經網絡系統可以算作是一種投資決策工具。具體來講，就是需要對神經網絡的非線性映射和模式分析能力進行利用，以便建立動態的風險預警系統。在此基礎上，則需要將風險來源因素當做是系統的輸入單元，繼而得出相應的風險等級，并得出風險可能出現的區間。
而輸入的風險來源因素有多種，如項目復雜程度和不可預見因素等等。就現階段來看，一個風險預警系統需要由多個神經網絡構成，比如建筑項目投資風險預警系統就由多個 ART 網絡、BP 網絡和一個MAXNET 網絡構成。
2.3 在工程投標方面的應用
在激烈的市場競爭環境中，建筑企業需要提前分析出影響工程項目投標決策的因素，以便在競爭中取得勝利。而涉及的因素包含了市場條件、競爭對手情況和工程情況等多個領域的內容，并且因素本身多為模糊變量，所以很難確定因素對投標報價的影響。但是，利用神經網絡則可以根據以往相似工程信息分析出因素與投標報價之間的關系，繼而完成對工程報價的推理。而承包商根據這一推理結果，則可以確定需要采取的投標策略。同時，結合工程造價預測結果，承包商則可以完成對投標價格的確定，繼而獲得更大的競爭優勢。就目前來看，神經網絡在工程投標管理方面已經取得了一定程度的應用，有關的工程投標報價決策支持系統和招投標報價專家系統已經得到了提出 [4].通過將管理費率、競爭對手情況和市場條件等因素輸入到系統的輸入層，則可以得出工程投標報價的報價率。
2.4 在其他方面的應用
除了以上幾個方面，神經網絡在建筑經濟管理的其他很多方面都可以得到應用。首先，在建筑企業管理者制定經營決策時，神經網絡可以為管理者提供決策支持。就目前來看，雖然可以利用統計學模型幫助管理者制定決策，但是這些方法無法處理數據不完整的復雜非線性問題。而神經網絡可以從不可預見的數據中總結規律，繼而為管理者解決復雜問題提供決策支持。其次，想要降低建筑工程成本，還要使工程資源得到優化配置。但就目前來看，沒有數學模型可以完成對設計變更和設備條件等各種要素的影響效果的分析，繼而難以幫助管理者合理配置建設資源。
而神經網絡可以完成對資源的預測，并確定資源的優先級，繼而可以幫助管理者優化資源配置。此外，利用神經網絡可以完成對已有數據和信息的全面分析，繼而幫助管理者選擇建筑材料、設備和施工方法。
3 結論
總之，在建筑經濟管理方面，神經網絡可以在工程造價預測、風險預警和投標價格確定等方面得到應用，并取得較好的應用效果。但就目前來看，已有的神經網絡系統尚沒有得到進一步的完善。所以，想要應用神經網絡解決建筑經濟管理問題，還要深入完成對相關神經網絡系統的研究。
【參考文獻】
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[2] 歐陽紅祥 , 李欣 , 張信娟 . 人工神經網絡在建筑材料價格預測中的應用 [J]. 武漢理工大學學報 （ 信息與管理工程版 ），2013,01:115-118.
[3] 張雷 , 徐志安 . 人工神經網絡在建筑工程項目管理中的應用 [J]. 山西建筑 ,2010,04:217-218.
[4] 劉 松 林 . 人 工 神 經 網 絡 在 建筑 工 程 中 的 應 用 [J]. 技 術 與 市場 ,2011,12:76+78.
