人工智能技术在建筑行业中的应用
人工智能在建筑方面应用
人工智能在建筑方面应用
一、人工智能在建筑中的应用
1、人工智能技术在建筑设计和施工领域的应用
随着计算机技术和实际应用的发展，人工智能（AI）技术在建筑建设中的应用也越来越普遍。
AI技术使建筑设计过程变得更加简单，可以帮助设计师自动完成计算机辅助设计（CAD）的设计过程，极大地减少了设计人员的劳动强度。
目前，技术支持的设计是设计的主流流程，AI技术在这方面占据了很大的优势。
此外，AI技术也在施工方面发挥着重要作用，例如基于机器视觉的机器人焊接系统可以大大提高施工速度，提高施工质量，而且可以处理复杂的工作，这些工作可能是人类手工无法完成的。
此外，AI技术还可以支持施工机器人，改善建筑的耐久性，采用高效的结构和安装技术，节省施工成本。
2、人工智能技术在建筑维护领域的应用
在建筑维护过程中，建筑的整体性和安全性是两个最重要的因素。
传统的建筑维护过程，更多的是通过现场检查和一般的监控技术来检查建筑异常，不能及时发现潜在的安全隐患。
人工智能在智能建筑中的应用案例
人工智能在智能建筑中的应用案例智能建筑是指通过应用先进的信息技术和自动化控制技术，使建筑具备感知、决策、控制和优化等智能功能，以提供更加舒适、安全、高效和可持续的建筑环境。
而人工智能作为一种强大的技术工具，已经在智能建筑中得到广泛的应用。
本文将介绍几个人工智能在智能建筑中的应用案例。
一、智能能源管理智能能源管理是人工智能在智能建筑中的一个重要应用领域。
通过人工智能技术，可以对建筑内各种能源消耗进行实时监测和分析，从而实现能源的合理利用和节约。
例如，利用人工智能技术，可以对建筑内的照明、空调、供暖等设备进行智能控制，根据人员的实际需求和外部环境条件自动调节能源的使用，达到节能的目的。
二、智能安防系统智能安防系统是人工智能在智能建筑中的另一个重要应用领域。
通过人工智能技术，可以对建筑内的安全状况进行实时监测和分析，从而提高建筑的安全性。
例如，利用人工智能技术，可以对建筑内的入侵、火灾等安全事件进行智能识别和预警，及时采取相应的措施，保障人员的生命和财产安全。
三、智能环境控制智能环境控制是人工智能在智能建筑中的又一个重要应用领域。
通过人工智能技术，可以对建筑内的环境参数进行实时监测和分析，从而实现建筑内环境的智能控制。
例如，利用人工智能技术，可以对建筑内的温度、湿度、空气质量等参数进行智能调节，提供舒适的室内环境。
四、智能楼宇管理智能楼宇管理是人工智能在智能建筑中的另一个重要应用领域。
通过人工智能技术，可以对建筑内的设备运行状态进行实时监测和分析，从而实现对建筑运行的智能管理。
例如，利用人工智能技术，可以对建筑内的电梯、消防系统、供水系统等设备进行智能调度和维护，提高建筑的运行效率和安全性。
五、智能交互体验智能交互体验是人工智能在智能建筑中的又一个重要应用领域。
通过人工智能技术，可以实现建筑与用户之间的智能交互。
例如，利用人工智能技术，可以实现建筑内的语音识别、人脸识别等功能，提供更加便捷和个性化的服务。
人工智能技术在建筑行业中的应用
人工智能技术在建筑行业中的应用
一、引言
近年来，随着人工智能技术的发展，在建筑行业中也得到了大力支持和落实。
调整建筑行业的传统工作流程，采用新的技术方案，通过人工智能技术在建筑行业中开展活动，使建筑设计、施工和管理变得更加高效。
人工智能既可以提高建筑设计的水平，又可以提高施工现场的管理水平，还可以提高建筑维保和管理的准确性。
本文主要讨论人工智能技术在建筑行业中的应用，旨在为建筑行业的发展和变革提供参考。
二、人工智能技术在建筑行业的应用
1、在建筑设计领域，人工智能可以用于结构优化设计，可以用于墙体、楼板、梁和其他构件的力学分析，以及建筑材料的选择和应用。
人工智能技术可以帮助设计师菲诺识别和克服建筑设计中的技术瓶颈，提高设计质量和效率。
例如，使用模拟程序，可以模拟地震、风和建筑结构中的其他动力，以及建筑结构的耐久性、持久性和有效性。
2、在建筑施工领域，人工智能技术可以有效地改善施工现场的效率和质量。
它可以使用计算机视觉技术，进行实时监控，对施工质量进行定量分析，从而及时发现问题，从而避免重大的经济损失。
同时，人工智能技术还可。
智能建筑施工中的人工智能技术应用
智能建筑施工中的人工智能技术应用智能建筑施工是指利用现代科技手段，通过集成各种智能化系统和设备，提升建筑施工的效率和质量。
而人工智能技术的应用则可以进一步增强智能建筑施工的能力与效益。
本文将讨论在智能建筑施工中的人工智能技术应用，并探讨其带来的好处和挑战。
一、人工智能在施工管理中的应用1. 智能巡检系统智能巡检系统利用人工智能技术，通过对建筑施工现场的图像、数据和传感器信息进行分析和处理，可以实时监测施工过程中的安全隐患和质量问题。
该系统可以自动识别和报警，并提供实时的图像和数据记录，大大提高了施工管理的效率和准确性。
2. 施工进度预测通过人工智能技术中的机器学习算法和大数据分析，可以对施工进度进行预测和优化。
系统能够分析施工计划、材料供应、工人数量等多个因素，从而提供准确的施工进度预测和合理的资源调配建议，有助于提高施工效率和降低成本。
3. 施工模拟与优化人工智能技术还可以应用于施工模拟与优化中。
通过将建筑模型导入系统，可以进行虚拟施工，并通过算法对施工过程进行自动优化。
这种虚拟施工可以有效地避免施工中的冲突和误差，提前发现和解决施工难题，大大提高建筑施工的质量和效率。
二、人工智能在设计优化中的应用1. 室内设计优化利用人工智能技术，可以对建筑的室内设计进行优化。
系统可以根据用户需求和建筑规范，智能生成多个设计方案，并通过算法评估方案的可行性和效果，帮助设计师快速得到最优方案。
这种设计优化可以节省时间和人力成本，同时提高室内空间的使用效率和舒适性。
2. 结构设计优化人工智能技术可以应用于建筑结构的设计优化。
通过对结构参数、材料特性和力学性能等数据的分析和学习，系统可以自动生成多个结构方案，并通过算法评估和筛选出最优方案。
这种结构设计优化不仅可以提升建筑的抗震性能和安全性，还可以减少材料的浪费，降低建筑成本。
三、人工智能在施工机器人中的应用1. 自动化施工人工智能技术在施工机器人中的应用可以实现建筑施工的自动化。
人工智能在建筑使用过程中的应用
人工智能在建筑使用过程中的应用
人工智能在建筑使用过程中有许多应用。
以下是其中一些常见的应用实例：
1. 建筑设计：人工智能可以辅助建筑师进行建筑设计。
通过分析大量的建筑数据和设计原则，人工智能可以生成创新的设计方案，并提供优化建议。
此外，人工智能还可以预测和评估建筑设计的性能，如能源效率和可持续性。
2. 建筑模拟和虚拟现实：人工智能可以用于建筑模拟和虚拟现实技术中。
通过使用深度学习和计算机视觉技术，人工智能可以将建筑模型和实际场景进行融合，实现更真实的建筑体验。
3. 建筑物联网：人工智能可以与建筑物联网技术相结合，实现对建筑设施和设备的智能控制和管理。
通过分析传感器数据，人工智能可以自动调整照明、空调和能源系统等，以提高建筑的能源效率和舒适性。
4. 安全和监控：人工智能可以在建筑物的安全和监控方面发挥作用。
例如，人工智能可以通过视频监控系统自动检测和识别异常行为，并及时采取相应的措施。
此外，人工智能还可以分析建筑物的结构和设备数据，及时发现和预测潜在的安全风险。
5. 建筑维护和管理：人工智能可以用于建筑维护和管理。
通过分析传感器数据和设备状态，人工智能可以提供及时的建筑设备维护和故障诊断建议。
此外，人工智能还可以利用大数据分析技术，优化建筑资源的使用和管理，从而提高建筑物的运营
效益。
总而言之，人工智能在建筑使用过程中的应用可以改善建筑设计、增强建筑体验、提高建筑的安全性和能源效率，以及优化建筑设备的维护和管理。
人工智能在建筑设计中的应用
人工智能在建筑设计中的应用随着科技的不断发展，人工智能已经逐渐进入我们的生活，并开始发挥越来越多的作用。
其中，建筑设计领域也不例外。
人工智能在建筑设计领域的应用，可以提供更快、更准确、更高效的设计方案，大大提高了设计师的工作效率和客户的满意度。
一、自动绘制平面图在传统的建筑设计方法中，设计师必须手动绘制平面图，这需要耗费大量时间和精力。
而使用人工智能技术，可以快速地生成设计方案和平面图。
设计师只需要提供基本信息和需求，人工智能就可以根据设计规则和构建约束自动生成平面图，极大地提高了设计效率。
二、设计优化人工智能还可以实现建筑设计的优化。
使用人工智能技术，可以根据建筑环境以及客户的需求，自动进行建筑模式与空间布局的优化。
同时，人工智能也可以进行预测分析，通过收集建筑历史数据和实时数据，得出最佳的设计方案，为设计师提供参考。
三、建筑的智能控制设计师可以使用人工智能技术创建一个智能的控制系统，对建筑的照明、通风、空调等设备进行控制，使得建筑能够更加智能化。
比如，基于人工智能的智能照明系统可以感知使用者的位置和环境光线强度，自动调节照明亮度和颜色，实现节能效果，提高用户体验。
四、可持续发展在可持续发展的趋势下，人工智能也可以发挥重要作用。
通过对建筑中的各种设备进行智能控制与监测，实现资源回收、能量节约等可持续发展的目标。
人工智能还可以进行环境监测，根据能耗数据来判断建筑的能源消耗情况，从而改善建筑的能效。
总之，人工智能在建筑设计中的应用，可以改变传统设计方式，提高设计师的工作效率和客户的满意度，同时也可以实现可持续发展的目标。
尽管人工智能技术还面临一些挑战，比如数据隐私和安全问题等，但是我们相信，在人工智能技术的不断发展和完善下，它将在建筑设计领域中扮演更加重要的角色。
有哪些AI技术可以被运用于建筑行业
有哪些AI技术可以被运用于建筑行业
1. 深度学习：深度学习是人工智能中最先进的技术之一，它利用神经网络识别可视图像，运用大数据训练模型，获得准确和精确的结果。
在建筑行业中，深度学习可以识别建筑外观，检测建筑物的病害和寿命，同时估算建筑的性能和成本。
2. 自然语言处理：自然语言处理是AI领域中比较受欢迎的技术，它可以帮助建筑行业处理来自客户、社区和供应商的文本信息。
它可以将文本转换成机器可理解的格式，从而使建筑行业更加高效地处理文本信息。
3. 虚拟现实和增强现实：通过虚拟现实和增强现实技术，建筑行业可以利用3D模型展示建筑设计，帮助客户更好地理解和
把握项目的发展情况。
此外，虚拟现实和增强现实也可以模拟实际施工现场，帮助改进施工方案，降低施工成本。
4. 动态优化：动态优化利用模型训练和复杂算法，可以计算与建筑行业有关的优化问题，比如工期估算、施工路线优化和机械设备的优化配置。
动态优化可以帮助管理并控制建筑行业的工程量，提高工程效率和质量。
5. 无人机：无人机技术也可以运用于建筑行业，可以帮助建筑企业进行建筑物的勘察和分析，快速收集平面和立体图像数据，为建筑工程的现场调研提供有力支持。
此外，无人机还可以帮助建筑行业实时监控施工进度，及时发现和处理施工中的问题，以确保施工质量。
人工智能在智能建筑领域的应用与挑战
人工智能在智能建筑领域的应用与挑战智能建筑是指通过各种先进的技术手段和设备，使建筑物能够更加智能、高效地进行运行和管理。
人工智能作为一种新兴的技术，正在逐渐应用到智能建筑领域中，为建筑物的运行和管理带来了重要的变革。
本文将介绍人工智能在智能建筑领域的应用案例，并探讨其所面临的挑战。
一、人工智能在智能建筑领域的应用1. 智能照明系统人工智能可以通过感知室内光线状况和人流量，自动调节照明设备的亮度和开关状态，实现能源的节约和舒适度的提升。
此外，还可以根据人们的习惯性行为，预测并自动调节照明系统，提供更加个性化的照明服务。
2. 智能能源管理系统人工智能可以对建筑物的能源进行实时监测和分析，优化能源使用策略，提高能源利用效率。
通过智能能源管理系统，可以自动识别能源浪费的问题，并及时采取措施进行调整，降低能源的消耗。
3. 智能安防系统人工智能可以通过计算机视觉和图像识别技术，对建筑物进行智能监控和安防。
智能安防系统可以通过监测人员活动、物体移动和异常事件等，自动报警并采取相应的措施，提高对建筑物安全的保障。
4. 智能环境控制系统人工智能可以通过感知室内气温、湿度、空气质量等信息，自动调节空调、通风和空气净化系统，提供一个更加舒适和健康的室内环境。
通过学习人们的环境偏好和日常行为，智能环境控制系统可以预测并自动调节环境参数，进一步提升用户体验。
二、人工智能在智能建筑领域面临的挑战1. 数据隐私与安全智能建筑中涉及到大量的传感器数据和个人隐私信息，如何保障数据的安全和隐私成为了一个重要的挑战。
人工智能需要具备强大的数据加密和隐私保护能力，确保用户数据不被滥用和泄露。
2. 技术标准与互操作性由于智能建筑涉及到多个不同的系统和设备，这些系统和设备之间需要能够互相沟通和协作。
然而，目前智能建筑领域缺乏统一的技术标准，造成了不同系统和设备之间的互操作性问题，增加了系统的集成难度。
3. 自适应性与智能化水平智能建筑需要具备自适应的能力，能够根据环境变化和用户需求进行智能调节和优化。
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人工智能技术在建筑行业中的应用学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名2013年6月23 日人工智能技术在建筑行业的应用摘要：人工智能的概念和其涉及的各个方面、同时人工智能技术在建筑行业中也涉及很多。
利用人工智能技术使建筑行业得到更多的发展，同时阐述了国内外人工智能技术在建筑行业中各专业领域的应用状况。
关键词：人工智能建筑业专家系统神经网络1.引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。
也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。
不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的①。
人工智能常用的研究方法有三种，分别介绍如下：(1)以符号处理为核心的方法——符号主义计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。
因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。
该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。
(2)以网络连接为主的连接机制方法——联接主义联接主义根据对人脑的研究，认为人类智能的基本单元是神经元，人类的认知过程就是网络中大量神经元的整体活动，这种活动不是串行方式，而是以并行分布方式进行的，区别于符号主义，人工神经网络中不存在符号的运算。
它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。
它以神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。
虽然经过众多科学家坚持不懈的努力，在神经网络研究中取得了大量成果，但是由于神经网络研究的复杂性，目前还是处于基础性的研究阶段，还有待于数学家、物理学家、生物学家等共同努力，使神经网络研究迈上一个新的台阶。
(3)系统集成方法——行为主义人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。
因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研究的一条必由之路。
系统集成方法兼有符号主义方法和连接机制方法的特征。
集成模式有二种。
第一种模式是结合，符号主义方法与连接机制方法均保持独立的结构，但密切合作，任何一方都可以把自己不能解决的问题转交给另一方。
第二种模式是统一，将符号主义方法与连接机制方法有机地统一到一个系统中，既有逻辑思维的功能，又有形象思维的功能。
2.人工智能在建筑行业的应用人工智能技术与建筑行业各专业领域知识相结合，使得人工智能技术在建筑行业中取得了非常广泛的应用。
已有许多专家系统、决策支持系统应用在建筑行业取得了很好的经济效益和社会效益。
下面针对建筑规划、建筑结构、给水排水、建筑电气、暖通空调、建筑材料及建筑工程管理等建筑行业中的各专业领域，分别阐述人工智能技术的应用。
（1）人工智能在建筑规划中的应用传统的建筑施工管理，主要依赖于手工记录施工相关流程以及代写论文人工绘制施工平面布置图。
随着人工智能技术的发展和广泛应用，综合利用运筹学、数理逻辑学以及人工智能等技术手段进行建筑施工现场管理已经得到广泛应用。
基于C/S环境架构研发的建筑企业工地管理应用系统，涵盖了工地管理的方方面面，主要包括员工管理模块、分包合同管理模块、固定资产管理模块、供应商管理模块和财务管理模块、施工日志管理模块、员工考勤管理模块与工资挂钩细化了对分包商和供应商的管理，更加有效地控制材料进出，供应商和分包商以及员工的管理真正实现了工地物流、资金流和业务流三流合一。
本系统采用强大的数据库，具有稳定的性能、极强的数据存储和处理能力、便捷的升级和维护服务。
针对工地人员复杂的特点，系统设置了严格的权限管理功能，确保了数据的安全性。
一般的工程在施工过程中都会存在分包。
（2）人工智能技术在建筑结构中的应用随着地质灾害的不断发生以及其所造成的严重危害，建筑结构控制与结构健康诊断就显得尤为重要。
传统的结构系统辨识方法普遍存在难于在线识别，只适于线性结构系统辨识、抗噪声能力差等。
近年来，随着人工智能技术的应用，出现了人工神经网络的结构系统辨识方法，利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力，以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。
模糊神经网络可以非常精确地预测结构在任意动力荷载作用下的动力响应，因此可以用于结构振动控制与健康诊断中，同时还可以随时加入其它辨识方法总结出的规则，且可以做成硬件实现，具有很强的可扩展性与实用性。
人工智能技术在国内也展开了一些应用，如安徽建筑工业学院、西安交通大学等都在建筑结构领域建立了不同的专家系统。
大连理工大学李守巨等②运用LM神经网络对建筑结构(铰)结点损伤进行识别，通过测量位移来预测(铰)结点损伤。
北方交通大学鞠彦忠等采用A RT2神经网络对建筑结构损伤进行识别，采用前三阶频率和模态振型向量来预测结构损伤。
沈阳工业大学杨璐等用神经网络对简支梁结构损伤进行预测，以受损前后一阶、二阶、三阶、四阶、五阶、六阶固有频率的变化率作为输入参数来预测损伤情况。
重庆大学王波等依据我国《混凝土结构耐久性评定标准》(草案)开发了用于现役混凝土结构耐久性评估的专家系统应用软件。
其应用表明，将框架、人工神经网络与产生式表示方法相结合进而建立神经网络专家系统的方式是可行、有效的。
（3）人工智能技术在给水排水中的应用人工智能技术在给水排水中的应用主要集中在二方面：一是城市污水处理，二是对城市、小区需水量模拟和给水管网的故障诊断。
城市污水处理是环境保护的重要课题。
近年来国内外学者把人工智能技术应用到污水处理中，取得较好的效果。
清华大学施汉昌等③开发了一个用于诊断城市污水处理厂日常运行故障的专家系统。
系统采用了正反向混合推理机制，并采用故障树的形式，将知识库中的知识组织形式向用户公开，便于用户使用和对系统的维护，现已用于北京某污水处理厂。
西安建筑科技大学芮新芳等应用模糊神经网络，对活性污泥法污水处理中排泥量进行预测和控制。
随着城市工业化的发展，城市用水量与日剧增。
国内许多城市不得不扩充水源、扩建管网，造成很多重复性投入。
因此，在城市建设规划、供水系统的建设管理中，未来城市用水量是一个不可忽视的参考因素。
因而建立或选择合理的预测模型是问题的关键。
天津大学张宏伟等用BP 神经网络预测管网内每小时用水量和管网检测点水压值，取得较好效果。
哈尔滨工业大学袁一星④等用BP 神经网络对用水量进行预测，输入参数中除了历史用水量外，还引入了最高温度、最低温度和节假日等影响因子作为输入参数。
（4）人工智能技术在建筑电气中的应用在推崇低碳城市生活方式与绿色建筑营造模式的今天, 智能建筑电气发展日益呈现出以建筑设备监控以节能为中心、 信息通信以三网融合 与物联网应用 为核心以及安全防范以智能处理为重心的三大特征。
建筑设备监控以节能为中心。
在建筑电气工程中, 虽然高效与节能型用能 设备的选用已成为规范的技术措施, 但其实际效 果需要有运行数据的分析评价。
电气节能的评估模型建立之后，可以使用人工神经网络对其进行训练，提升其评估的准确性和网络泛化性，使建筑节能改造工作的实施能够具有更多的科学依据。
其中，BP 神经网络算法就是一种能够将输入/输出问题转化为线性问题的学习方法。
传统的BP 网络采用的是梯度下降法，该方法的学习速率是保持不变的，同时训练所需的时间较长，且在学习过程中可能发生局部收敛的情况；改进型的BP 算法和L-M 反算法则增加了动量因子，无论是在稳定性还是收敛性方面，都要优于传统的BP 算法，因此广泛的应用于当前建筑电气节能评估模型的构建工作中。
使用该方法构建的建筑电气节能评估模型的权重，能够以相对联系的方式隐藏于网络当中，这种评价方式更加科学、简单、适用，所评估模型的适用范围也更为广泛。
人工智能在电梯群控系统中的应用也较为广泛。
各种类型的电梯中均引入了不同的人工智能技术，如专家系统、模糊控制、神经网络等。
因此也就产生了不同类型的电梯群控系统：基于专家系统的电梯群控系统，基于模糊控制的电梯群控系统，基于神经网络的电梯群控系统。
（5）人工智能技术在暖通空调中的应用人工智能技术在暖通空调系统中的应用，主要是用神经网络技术对系统冷热负荷进行预测。
冷热负荷大小、特征及变化规律，对暖通空调系统的运行管理、提高运行效率、节省能源等均极为重要。
在如认识科学、神经科学、计算机科学、物理科学及工程应用等众多领域已形成了很多ANN的应用研究分支。
人工神经网络就是模仿人脑神经系统,以一种简单计算—处理单元(神经元)为节点,采用某种网络拓扑结构构成的活动网络。
（6）人工智能技术在建筑施工中的应用人工智能技术在建筑施工中的应用主要集中在砼强度分析的工作中。
一般来说，28天抗压强度是衡量砼自身性能的重要指标，如果能够提前对砼的28天强度值进行预测，工作人员就可以采取相应的措施对其进行控制，进而提高砼的质量。
在以往的工作中，工作人员往往采用基于数理统计的线性回归方式对砼的28天强度进行预测，但是对于商品砼来说，由于其中掺杂了大量的粉煤灰，因此砼各组材料与抗压强度之间的关系往往表现为明显的非线性关系，通过传统方式所得到的预测结果存在着很大的误差。
在人工神经网络技术应用于砼性能预测方面，我国天津大学的张胜利将传统的BP网络模型的预测结果与3中不同输入模型的RBF网络预测结果进行了比较和分析，最终证明了R BF网络模型具有较强的泛化能力和极高的预测精确度，是一种新论文联盟型的、有效的分析商品砼性能的方法。