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摘要：本文针对神经网络的具体特点，分析讨论了其特征以及其信息处理的特点，同时，将经济管理在建筑过程所遇到的问题一一指出，对神经网络与建筑经济管理之间是否能互相结合做出假设，探讨其可行性。除此之外，对神经网络在建筑经济管理中所应用的领域也有所研究。
关键词：建筑经济管理；神经网络；应用
前言：神经网络逐渐进入人们的视野并走向繁荣是在上世纪80年代中期，在那个年代，人们普遍认为人工智能技术应用在土木工程和管理领域两个方面对其发展来说十分有利。建筑经济管理问题具有多样性和复杂性，作为人工智能领域一个分支的神经网络，在对非线性问题的解决上，较之传统方法有着显而易见的优势，凭着这个优势，人们的目光逐渐聚焦到神经网络在建筑经济管理领域的应用上。
1神经网络的特征及其信息处理特点
人工神经网络是由大量的神经元之间相互连接构成的一种神经网络。它一般作用于人脑的中枢神经系统的生物神经结构进行的功能性抽象。其作用的领域是在模式识别和分类领域方面。在这两个方面它们具有很强的自适应能力，在工作过程中并不需要先验模型，甚至还能在众多数据中捕捉和学习规律。据权威鉴定它的计算能力十分之强，在很多领域诸如预测与评估、模式识别和优化方面足够得到验证。
一、 神经网络的基本特征
（1）内在并行性
神经网络的基本特征是并行性，作为一个高度并行的非线性网络不论是在结构上还是处理运行结果上都是并行的，不论是在理论上还是实践上都将并行性反映出来，并行性代表着神经网络在进行计算的时候是分布在多个单元上同时进行的。
（2）分布式存储
一般的传统计算机都是把信息都储存在一个特定的储存区域，而不同的是神经网络中的信息是分布储存在整个系统中。神经网络的神经元都是独立的，每一个相对于整个概念来说都只是一部分，独立性很强，并且无法对整个神经元的状态起决定作用。
（3）容错性
神经网络的整体容错性并不低，因为储存信息的方式与传统计算机不同而是存储在整个系统中，所以就算有部分神经元的偏差，对整个系统的改变也并不明显。
（4）学习与自适应性
神经网络具有智能性，所以它的学习能力也很强，学习的途径是与数据相关，不管是否对数据进行监督都能学习，这就导致了无论多难的函数关系都能实现；除了学习能力强大之外，神经系统的自我调节能力也不能小觑。它整个网络都具有自适应性的特点。
二、 神经网络的信息处理特点
在信息的处理上，神经系统有着与传统的处理技术截然不同的方式，这是神经系统的基本特征导致的。
（1）数据驱动、“黑箱”建模方式
在多次对各种数据的处理中，神经网络凭着学习能力强大的特点，能够从中发现规则以及特征，这就导致了不论多么复杂的函数映射它都能实现。很多时候的神经分析和建模过程被称为“黑箱”，那么何为“黑箱”呢?“黑箱”的含义是在没有模型结构设计和参数估计的情况下，神经系统还能通过数据驱动在工作中取得很好的效果，这种过程甚至不需要输入模式先验信息。
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非编程、自适应的工作方式
神经网络具有较强的学习能力，这种学习能力既具有便捷性又具有可塑性。便捷性在于：神经网络在学习过程中只需调整权值就可完成，网络的整体结构甚至不用更改。可塑性在于：即使外界的环境不断变化也可通过递进补充样本自身来适应这种变化。
信息处理与存储合二为一
在运行过程中神经网络的信息处理过程和储存信息的过程是同时进行的，一般情况下，信息的隐含特征和规则具有冗余性，而且主要是分布在神经元状态以及权值之上，这就使得神经系统可以将不完全信息以及含噪信号进行联想后将其完全恢复。这种方式不仅将信息处理高速化，而且从源头上将软件和算法的“瓶颈效应”消除掉。
2传统建筑经济管理研究面临的问题
2.1对系统的非线性认识不足
在建筑活动中对系统的非线性认识不足是一个问题，通常情况下，建筑活动注重于先验假设的方面，而将系统之间各变量的非线性关系给忽视了。无论是在理论上还是实际中，建筑活动都具有非线性以及复杂性的特点。这种特点体现在很多方面，研究房地产波动便是其一，具体体现在各种理论相互之间都有分歧。建筑经济管理问题的非线性，从根本上看，是其描述的现实的复杂性所造成的。在建立建筑经济管理问题的模型上，需要考虑到在时代以及环境的变化中能体现出其受到的影响，建立具有普遍意义的模型的前提必须是具有非线性特征。
2.2对系统变量自身特征的认识不足
由于非线性的原因，很多时候出现问题并不像线性条件时那么容易解决。比如：受各种误差以及各种外在因素的影响，在建筑经济管理数据的收集上有所瑕疵，具体的表现是高噪声和“奇异点”，奇异点的存在对系统的性能大有损害。线性条件在这种情况下能通过设计滤波器来解决问题，而非线性条件则不具备这种能力。
3神经网络与建筑经济管理结合的必要性和可行性
近年来，建筑经济管理领域面临的问题不再像之前那么简单，而是越来越复杂，这是由经济一体化进程的不断加快以及建筑业和房地产业的竞争愈加激烈而引起的，在建筑经济管理领域遇到的问题通常有着以下的特点，即复杂，动态，高度非线性。这些问题所涉及的变量是巨大的，同时也不易解决。因为理论指导不足，以及在数据收集和因素分析等方面存在着阻碍，用传统的方法来解决这些问题是十分困难的，但是，神经网络十分适合解决这些问题，由于神经网络“黑箱”建模方式的特点以及采用的数据驱动，在很大程度上提升了解决这些问题的手段。一般情况下，在建模过程中所依赖的判断和假说具有局限性，利用神经网络则克服了这个问题。所以，在建筑管理领域引进神经网路是十分必要的，它作为一种强有力的非线性分析工具具有的特点众多：分布式贮存，并行计算以及自适应和容错性等等，这也就预示着神经网络在建筑经济管理领域前景广阔。
4神经网络在建筑经济管理中应用的领域
近年来，在神经网络研究中，人们聚焦点最多的领域是智能化领域，即在解决技术和工程领域的复杂问题上采用模拟人脑的各种能力解决这些问题，这也是神经网络研究的主题所在。在建筑活动方面，经济管理问题以及建立定量的数学模型是最让人困扰的两大难题，这些难题是由建筑活动的不确定性以及不断变化所引起的。在具体的研究中，可以通过监督算法的误差反传前向神经网络的方法来进行工作，在实际的操作中，一般是依靠实际经验来对各种建筑材料以及设备和施工方法进行选择，当然设计一个适用的神经网络系统能更为便利的处理这些问题。
结语：随着人们对神经网络的认识的加深，其潜力也被众多领域的研究人员所看好，比如在建筑领域中神经网络的发展前景十分良好，在信息技术领域也大有发展前景。但是神经网络也存在缺点，它是一种交叉科学，本身并没有得到十分完美的完善，所以改进其结构和算法是必要的。
参考文献：
[1]张冰. 神经网络在建筑经济管理中的应用研究[J]. 福建质量管理，2015（08）：86.
[2]陈红延，胡保清. 建筑经济管理中神经网络的应用[J]. 建筑管理现代化，2004（06）：30-33.
[3]王明君. 建筑经济管理中神经网络的应用[J]. 现代经济信息，2012（19）：77+81.
论文作者:黄旭东
论文发表刊物:《中国经济社会论坛》学术版2019年第1期
论文发表时间:2019/7/9
标签：神经网络论文; 经济管理论文; 建筑论文; 领域论文; 信息论文; 能力论文; 是在论文; 《中国经济社会论坛》学术版2019年第1期论文;