人工智能技术及其在建筑行业中的应用
AI技术及其在建筑中的应用
AI技术及其在建筑中的应用人工智能技术（Artificial Intelligence，简称AI）的应用可以追溯到上世纪50年代，但直到近年来，随着计算机硬件和算法的快速发展，AI才开始迅速普及和应用。
AI技术已经在各个领域得到广泛的应用，如医疗、农业、金融、交通等。
在建筑领域，AI技术的应用和发展也越来越受到青睐。
AI在建筑领域的应用主要分为三个方面：智能设计、智能施工和智能管理。
以下会从这三个方面分别阐述。
1. 智能设计AI技术进入建筑领域最主要的应用就是在智能设计方面。
通过大量建筑数据的收集和处理，AI可以进行深度学习，并自动生成具有想象力的建筑设计，这使得实现创新设计的难度大大降低。
同时，在设计阶段，AI可以通过对用户需求的获取和分析，提供更加符合使用者需求的个性化设计。
AI也可以优化建筑材料、加强能源效率等方面以减少建筑的负面影响。
2. 智能施工AI技术在建筑施工中的应用主要是通过机器人技术实现的。
机器人可以进行大多数重复性的工作，比如物料递送、预制件安装等，无需工人的参与，从而提高生产效率和质量。
此外，AI可以通过传感器和其他高科技工具监控施工现场，帮助管理人员及时发现和解决问题，以保证施工进度和质量。
3. 智能管理AI技术在建筑管理方面的应用也越来越广泛。
通过智能监控系统，AI可以实时监测建筑的能耗情况，并优化使用方案以降低开支。
同时，AI还可以通过大量数据的收集和分析，优化建筑物的维修和保养计划，减少由于维护不当造成的损失。
AI技术还可以通过无人值守监控系统监测建筑物的安全情况，并在出现异常情况时及时提醒相关人员。
总之，AI技术在建筑领域的应用可以大大提高建筑行业的生产效率和质量，同时也降低开支。
未来，随着AI技术的不断发展，我们将会看到更加智能化的建筑出现，这将为人们带来更加便利的生活。
人工智能在建筑工程中的应用
人工智能在建筑工程中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）在建筑工程中的应用越来越广泛，不仅提高了工程设计与施工的效率，还为建筑行业带来了新的发展机遇。
本文将从建筑设计、施工管理和智能建筑三个方面介绍人工智能在建筑工程中的应用。
一、建筑设计方面的应用AI技术在建筑设计中可以发挥巨大的作用。
首先，人工智能可以通过学习大量的建筑设计案例和规范，辅助设计师快速生成优质设计方案。
例如，AI可以通过对建筑外观、结构和功能的分析，提供多种设计方案供设计师选择，缩短设计周期，提高设计质量。
人工智能可以模拟建筑物的物理行为，进行结构分析和优化。
通过对大量结构力学数据的学习，AI可以预测建筑物在不同荷载条件下的变形和破坏情况，帮助工程师更好地设计出安全可靠的结构。
人工智能还可以在建筑节能设计中发挥作用。
通过学习建筑物的能源消耗数据和环境因素，AI可以提供节能建筑设计建议，帮助设计师选择合适的材料、构造和设备，降低建筑物的能源消耗。
二、施工管理方面的应用人工智能在建筑施工管理中的应用可以提高工程施工的效率和质量。
首先，AI可以通过对施工过程中的大量数据进行分析，提供合理的施工进度和资源分配方案，降低施工风险和成本。
人工智能可以通过对施工现场的监测和分析，预测潜在的安全隐患和质量问题。
例如，AI可以通过图像识别技术监测施工现场的安全设施和操作规范是否符合要求，及时发现并纠正问题，保障施工的安全性和质量。
人工智能还可以通过对施工工艺和材料的优化，提高施工效率和质量。
通过学习施工经验和数据，AI可以提供最佳的施工工艺方案和材料选择建议，减少施工过程中的浪费和错误。
三、智能建筑方面的应用智能建筑是指通过人工智能技术实现建筑物的智能化管理和运营。
首先，人工智能可以通过对建筑设备和系统的监测和控制，实现建筑物的智能化运行。
例如，AI可以通过对建筑内传感器数据的分析，自动调节室内温度、湿度和照明等参数，提供舒适的室内环境，节约能源。
人工智能技术在建筑工程行业中的应用
人工智能技术在建筑工程行业中的应用随着科技的发展和进步，人工智能技术应用于建筑工程行业中已经成为一种趋势。
人工智能技术不仅可以提高建筑工程的效率和质量，还可以降低制造成本，减少事故和人为失误。
本文将从几个方面探讨人工智能技术在建筑工程行业中的应用。
一、设计和规划人工智能技术可以模拟建筑工程，通过逐层分析计算和优化设计，为建筑师提供更好的建筑设计和规划方案。
这种建筑设计方式可以快速生成具有颠覆性和创新性的建筑方案，让建筑师可以更加轻松地模拟现实环境和变化的需求。
在规划和设计的过程中，人工智能技术也可以有效预测建筑物在不同环境下的表现，指导建筑师进行优化和调整并提出更好的建筑设计和规划方案。
二、人工智能技术在建筑生产领域的应用人工智能技术在建筑生产领域的应用主要体现在三个方面：制造、监控和检测。
制造人工智能技术可使得建筑工人可以在短时间内快速地建造出建筑物，同时避免了一些质量问题。
具体地说，人工智能技术可通过大数据分析、视觉识别和处理等方式来快速优化和改进建筑配件的生产过程，降低制造的成本和时间，并提高建筑物的质量，从而达到快速和高质量建筑的目标。
监控通过监测和数据处理等方式，人工智能技术可以进行建筑物的实时监控，以保障建筑物的安全和可靠性。
例如，在建筑工程中使用无人机巡视建筑工地，通过搭载摄像机来获取建筑物的状况，判断建筑物是否安全。
人工智能技术还可以实现对建筑材料的自动检测和分类，排除一些质量问题，确保建筑物的安全性和可靠性。
检测人工智能技术可以实现对建筑物的自动检测。
由于建筑物的结构和外观往往受到环境和天气等因素的影响，人工智能技术可通过检测技术对建筑物的状况进行实时跟踪，并自动发现建筑物的隐患，同时提出针对性的对策，提高建筑物的安全性和可靠性。
三、智能化运营和维护人工智能技术还可以智能化地监控和管理建筑物，为建筑物提供更好的管理服务并减少运营成本。
例如，人工智能技术可以自动化地监管建筑物的多个系统，例如环境控制，能源管理，安全措施等方面，优化能源消耗，定时检查和维护设施，同时节省大量的人力和资源成本。
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。
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状一、引言
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术正在被越来越多的行业所采用，特别是建筑行业。
本文将着重讨论国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状，并从以下几个方面进行展开讨论：
1.人工智能技术在建筑行业的研究
2.人工智能技术在建筑行业的应用
3.人工智能技术在建筑行业未来的发展前景
二、人工智能技术在建筑行业的研究
1．、针对建筑行业的研究热点：
（1）建筑行业中，AI技术是目前的研究热点，包括智能建筑物、自动生成的文档、虚拟模拟、建筑路径规划等方面的研究。
（2）从建筑行业需求出发，研究热点还包括建筑行业中虚拟现实技术的应用以及虚拟建筑物技术的研究等。
2．、国内外AI在建筑行业中的研究状况：
（1）国内各大建筑设计机构与机械公司正积极探索AI在建筑行业的应用，并已在建筑行业中应用较多的AI技术包括图像处理、物联网、机器人、传感网络等。
（2）国外，各大建筑设计机构也积极探索人工智能的应用，并以虚拟建筑物技术、建筑路径规划以及建筑设计中的图像处理等为主要应用方向，开展AI技术的研究与应用研究。
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
一、人工智能在建筑行业的研究
随着科技的发展，人工智能技术也在建筑行业得到了广泛应用。
其中，机器学习、深度学习、计算机视觉等技术在建筑行业中被广泛研究。
首先，机器学习在建筑行业的应用众多。
目前，机器学习被用于辅助
设计、工程技术估算、现场施工管理、智能分析处理等方面，以解决传统
建筑行业中浪费资源、低效率、难以做出准确预测等现实问题。
其中，针
对结构识别任务的机器学习技术已经在建筑模型分析中得到应用，在模型
验证和结构优化技术中发挥重要作用。
同时，机器学习技术也可以用于工
程预测，通过分析历史数据，从而提高预测的准确性和可靠性。
其次，深度学习也是研究建筑行业中被广泛研究的技术。
深度学习技
术被广泛应用于施工现场智能把关、建筑智能管理、建筑综合环境分析等
方面，大大提高了这些方面的效率和精确性。
深度学习技术还可以用于建
筑设计，使用计算机对建筑物的结构、布置等进行模拟，从而降低设计的
复杂性，提高建筑质量。
最后，计算机视觉技术也在建筑行业中受到了广泛的应用。
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王波1,蒋鹏2,卿晓霞3时间:2009年11月06日字体:关键词:人工智能神经网络摘要：人工智能的概念、研究领域和研究方法，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人工智能概述人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。
AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。
甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。
人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。
人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。
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大脑是人类一切智能活动的基础，因此从大脑神经元及其连接机制着手研究，弄清大脑结构及其信息处理的过程与机制，可望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。
该方法的特征是：通过神经元间的并行协同作用实现信息处理；通过神经元间的连接存储知识和信息，具有联想和鲁棒性；通过对神经元间连接强度的动态调整，可较方便地实现对人类学习、分类等能力的较好模拟；适合于模拟人类的形象思维；求解问题时，可以比较快地获得满意的近似解。
(3)系统集成方法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人工智能技术在建筑行业中的应用研究者们把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。
2.1人工智能技术在建筑规划中的应用人工智能技术已应用于建筑设计选型、设计规范自动检测等方面。
美国加州的Ethymios A.Delis和澳大利亚昆士兰州的Alex Delis[1]构造了一个专家系统，对建筑消防设计是否符合规范进行自动检验。
该系统分为三大部分：框架系统表示建筑设计各部件(如门、过道)及相互之间的关系；规则系统采用IF/THEN结构表示建筑设计必须满足的规范的各条规定；几何算法集用来确定各部件的相互关系的算法集合。
美国斯坦福大学Charles S.Han等设计了一个模型，利用计算机自动对建筑设计是否符合规范或标准进行检验。
先将2D的CAD图转换成标准的3D数据（IFC EXPRESS file），并用人工智能中的框架知识表示法来进行表示，规范采用相同的IFC文件进行表示。
设计者通过网络将IFC 形式的设计数据传到检验单位，检验单位通过计算机自动检验，然后把相应的结果返回或通过网页展示。
清华大学刘西拉等[2]将神经网络用于高层建筑结构体系研究。
采用三层的BP网络，将影响高层建筑结构体系的因子分为12种。
输入层有12个结点；隐层有10个结点；输出层有5个结点，对5种可选的结构体系都给出一个系数值。
作用函数选用Sigmoid函数。
江汉石油学院许宁等针对传统CAD系统设计知识困难和设计结果不能解释等缺点，在钢筋混凝土框架结构CAD系统的基础上引入人工智能技术，开发出一种钢筋混凝土空间框架结构分析与设计智能CAD系统(FICAD)，具有知识获取容易和问题解释方便的特点。
系统内部采用四元组表示知识，对外(即知识工程师)采用荷载组合代数表示法、判定表示法、过程表示法相结合。
同济大学吴伟强等将专家系统用于基坑支护体系的选型。
针对基坑支护结构初步方案设计阶段的方案选型工作，建立相应的控制系统和规则知识库，指导领域知识与控制知识相分离，将规则分为控制规则和一般规则，并赋予不同的优先权。
采用CLIPS环境开发，推理过程为把二个三元组合并成一个新的三元组，得出新的隶属度。
同时还用AUTOCAD的ADS接口编制了相应的图形生成程序。
苏州市建筑设计研究院叶永毅将人工智能技术用于建筑结构计算书自动生成。
采用隶属函数表示知识，推理机制采用模糊模式识别方法。
在模糊模式识别方法中，假设在一个n维空间有m个点，每一个点代表一个标准模式。
这个点在n维空间中的位置可由n个坐标惟一确定。
考察某一具体事物，该事物的属性也由n个数值来表示。
这样该事物就可用空间的一点S来表示。
求出S与各标准模式的距离，其中与S距离最小的标准模式即表示S与该模式最接近，S事物就是该标准模式。
2.2人工智能技术在建筑结构中的应用建筑物在长期使用中产生的裂缝、破损，或者建筑物经过震动、地震后的破损情况，都是影响建筑安全的重要因素。
如何有效地诊断故障和对破损情况进行评估一直是有关专家、学者关注的焦点。
美国普渡大学开发了对地震后房屋破损评估的专家系统SPERIL。
它利用各种观测数据和现场记录进行不确定性推理，解释房屋的破损程度，以帮助工程师做出决策。
美国卡内基－梅隆大学开发了高层建筑初步结构专家系统HT-RISE。
其目标是对十层以上民用或商用巨形建筑初步结构设计进行大量启发式决策，随后又扩大到低层建筑、框架楼板体系及其他建筑。
美国Bristol大学开发了以模糊关系推理语言为基础的结构安全监控专家系统。
土耳其Firat大学A.Arslan，R.Ince用人工神经网络来模拟混凝土裂缝的尺度效应。
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[3]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ART2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。
2.3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[4]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。
加拿大Alberta大学Qing Zhang等[5]对实时水处理用神经网络进行模拟，采用二个神经网络，第一个神经网络的输入是希望加入的明矾用量、活性炭用量及水的其他参数，输出则是流出水的浊度；第二个神经网络则相反，流出水的浊度及水的其他参数作为输入，明矾用量、活性炭用量作为输出，也是整个系统的输出，在二个网络之间加入了一个过滤层，对第一个神经网络的输出进行修正。
该模型对加拿大Rossdale水处理厂的2000个数据进行学习和测验，预测精度较高。
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。
印度工学院ASHU JAIN等[6]用人工神经网络对印度工学院每周水量需求进行模拟和预测。
参数为每周用水量、温度、降水量的五种不同组合，构造了五个神经网络模型，不同模型也有不同的各层神经元个数。
通过对最近连续98周的数据进行处理（78周的数据用于学习，20周的数据用于验证），最后进行比较得出效果最好的一种。
在城市发展的过程中，给水排水管网也越来越复杂，出现管网渗漏、破裂等故障的可能性也就越来越大。
如何快速查找故障点，对于故障点快速修复，最大可能地减少故障对人们工作生活造成的影响都具有重要的意义。
天津大学梁建文等[7]提出了一个通过监测给水管网中3个位置的水压变化，利用人工神经网络技术，进行故障位置、故障程度、故障影响范围的实时诊断系统。
其中故障位置以距三个水压监测点的距离来确定；故障程度以管道破坏导致泄漏开口的面积占整个管道截面积的比例来表示；故障影响范围以管网所有节点水压变化来表示。
梁建文等还提出了另一个更为精细的模型，它根据管网故障前后3个监测点的水压变化来推测管网中其他所有未监测点的水压变化，从而有效地诊断故障位置和故障程度，精度更高，误诊断率更低。
只是神经网络的输入参数较多，学习时间更长。