摘要：建筑工程监理质量安全管理是现代建筑工程的一项重要工作，牵涉到建筑质量和施工安全，有效的评价体系则为该项工作提供了支持。基于此，本文以BP神经网络下，建筑工程监理质量安全管理评价体系技术应用作为重点展开分析。给出其应用框架、流程，包括明确的评价对象、标准，以及系统训练、信息收集和评价等扩容，并通过模拟方式了解技术应用效果，以期为后续工作提供少许参考。
关键词：BP神经网络；建筑工程监理；质量安全；管理评价体系
前言
建筑工程监理质量安全管理（Quality and Safety Management of Construction Supervision）是建筑质量和安全管理两项工作的集成，要求以各类现代理论、技术手段和体系作为支撑，确保建筑工程质量优良、过程安全。因该项工作牵涉到多项细节内容和工作环节，加强技术应用，谋求以更加智能化的手段实现各环节的评价显得必要、可行。本文以BP神经网络作为对象，就上述内容展开分析。
1、BP神经网络下的建筑工程监理质量安全管理评价体系技术应用框架
1.1明确的评价对象
BP神经网络是对生物体的一种模拟，将其应用于建筑工程监理质量安全管理评价体系中，首先需要明确技术的应用框架，其要点之一则是明确的评价对象。在BP神经网络技术下，评价工作框架是蛛网式扩展的，可应用拓扑学原理，将建筑质量和安全管理作为两个关键点，予以拆分。如建筑质量包括材料质量、施工规范性、施工流程等等，安全管理牵涉到人员安全、用电安全、设备安全等。二级条目明晰后，再对二级条目进行拆分，生成三级条目，直到所有影响建筑质量和安全管理的因素得到明确，每一个因素对应至少一个神经元组织，确保监理工作的针对性和实时性，及时有效的发现问题。
1.2明确的评价标准
完成评价对象的初步拆分后，要求以拆分结果为基础，给定每一个对象的评价标准。为保证评价能够真实有效的反映目标情况，建议采取评分制度。如钢筋材料的质量，可设定五个等级，每个等级分差为1分，结合质量检查的基本方案确定评分项目。包括弯折角、抗压强度、轴线偏移、拉伸强度等，弯折角小于0.5°，得分5分，弯折角在0.5-1.0°之间，得分4分，弯折角在1.0-1.5°之间，得分为3分，弯折角在1.5-2.0°之间，得分2分，弯折角大于2.0°，得分1分，其他检查项目也以此类推，生成的最终结果即可作为钢筋质量的标准，进一步用于建筑质量的评价[1]。
1.3清晰的层次结构
考虑到建筑质量和安全管理的条目较多，将BP神经网络应用于工程监理质量安全管理评价体系中，必须生成清晰的层次。要求以BP神经网络的基本框架为基础，在输入层与输出层之间增加若干层神经元，每一层设若干个节点，输入层进行信息收集，通过神经元进行感知，将其传输给输出层，输出层结合神经元层结果展示评分。输入层中，可以键入建筑质量和安全管理的各项信息，每一个节点对应一个评分项目（1.1拆分结果），神经元层以（1.2）所述评价标准为基础，以固定的评分方法对来自输入层的信息进行评价，生成完整的结果。输入层和输出层中的神经元层次数目，则以建筑工程质量监理、安全管理的复杂程度为基准，拆分所获的二级、三级、四级条目越多，神经元层的数目也对应增加。
2、BP神经网络下的建筑工程监理质量安全管理评价体系技术应用流程
2.1系统训练
BP神经网络技术的应用，是智能技术发展的结果，在建筑工程监理质量安全管理评价体系中，首先需要进行系统训练，才能保证输入层键入的信息得到输出层的准确分辨。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆要求在训练的过程中构建各类模型，每一个模型中均带有建筑质量和安全管理各个项目的基本信息和评分情况，使BP神经网络熟练掌握不同模型的概况，所有的建筑质量和安全管理项目，其得分最终会生成一个数集，如安全管理评分，A工程（一个模型）可能为74分，B工程可能为65分，输入的模型越多，BP神经网络的工作能力就越强。理想状态下的模型应该涵盖最低分和最高分。模型输入后，应用K近邻算法最为智能分辨技术的基础，在实际工作中，投入工程样本，即可借助训练结果进行快速的智能评分[2]。
2.2信息收集和评价
信息收集和评价，包括当前评价工程的质量和安全管理信息等。该项工作强调范围化、精细化开展，以上文（1.1）所述的拆分结果作为基础，就每一个项目进行单独的数据收集，信息基本完善后，将其输入到建筑工程监理质量安全管理评价体系的输入层中，与神经元层的各个节点实现一一对应，不断进行信息的辨识和评分，将结果传输给输出层，输出层再将评价结果提供给人员。在该过程中，决定建筑质量和安全管理评分科学性的，是信息收集的有效性。对于一些带有变动空间的数据，如建筑沉降、混凝土强度等，建议进行多次收集，求取其平局值，最大可能消除误差，再通过建筑工程监理质量安全管理评价体系和BP神经网络进行评分，保证工作结果的科学性[3]。
2.3评价反馈
BP神经网络下，建筑工程监理质量安全管理评价体系可以实现评分的科学展示，有助于监理工作负责人根据评分结果进行分析，谋求提升工程监理水平，长期累积的反馈数据，也有助于进行建筑工程监理质量安全管理评价体系的改善。如评分体系给出当前建筑质量的总得分为70分，较标准要求的75分存在差异，应分析差异原因，针对性进行改善。如果建筑质量已经较为良好，但依然未能满足建筑工程监理质量安全管理评价体系中的“合格”要求，应对设定的“评价标准”进行分析，了解标准是否过于严格，适当进行调整，以能够保证建筑质量和安全作为基本追求。BP神经网络下，建筑工程监理质量安全管理评价体系的应用可以生成积累数据，同样可以为后续整体工作的完善提供参考。
3、BP神经网络下的建筑工程监理质量安全管理评价体系技术应用模拟
选取30处工程样本，通过资料对其建筑质量和安全管理工作进行分析，获取结果。再将各项数据进行拆解，利用BP神经网络下的建筑工程监理质量安全管理评价体系进行二次评价，对比前后两次的评价结果，分析其是否匹配。主要观察指标及建筑质量评分和安全管理评分。结合资料发现30处工程中，质量合格工作22处，安全管理合格工程17处。体系评价结果上看，质量评估合格工程21处，安全管理合格工程14处，与实际结果存在较大差异。进一步分析发现，30处工程中存在5处国外项目，其质量标准和分级与我国存在差异，因此导致评价问题。更换了国内工程样本后，进行第二次模拟实验。30处国内工程样本中，建筑质量合格样本22处，安全管理合格样本20处，体系评价结果中，质量合格样本22处，安全管理合格样本20处，与实际结果能够实现完全匹配。体现了技术应用的可行性和价值。
4、总结
综上，现代工程建设对监理工作的要求较高，以BP神经网络作为支持，则能够实现工作质量的提升。在BP神经网络下，要求明确建筑工程监理质量安全管理评价的对象和标准，并生成清晰的层次结构。该技术的应用流程为系统训练、信息收集和评价、评价反馈三个环节。在模拟应用中发现，BP神经网络训练中选取的样本越丰富，技术应用的效果越理想，这也为后续工作提供了基本思路。
参考文献
[1]于乃仓.试论如何加强建筑工程监理体系建设以确保建筑工程质量[J].建材与装饰,2018(42):194.
[2]朱培斌.工程监理在建筑工程施工中的作用探微[J].城市建设理论研究(电子版),2017(36):119.
[3]陶锋.探析信息化时代下建筑工程监理对施工质量控制的影响[J].计算机产品与流通,2017(11):288.
论文作者:钟伟坚
论文发表刊物:《基层建设》2019年第1期
论文发表时间:2019/4/2
标签：质量论文; 安全管理论文; 神经网络论文; 评价论文; 评价体系论文; 建筑论文; 评分论文; 《基层建设》2019年第1期论文;