摘要：人工智能方法在土木工程的应用中，主要设计设备、算法等方面的内容，通过人工智能的函数算法以及数据监测的合理计算，使工程的监测工作可以在良好的基础上进行数据收集。人工智能方法在应用上主要涉及BP神经网络、GA-BP神经网络以及PSO-BP神经网络等。
关键词：人工智能；土木工程；数据监测
在大数据以及人工智能的社会发展过程中，人工智能设备在工程的应用中属于重点的研究项目之一，对于现阶段的工程监测工作而言具有关键性作用。混凝土作为土木工程中常见的施工材料之一，其在结构的稳定性上容易被温度、湿度等因素影响，使其在浇筑以及调制的过程中产生结构的不稳定性，从而对工程施工造成一定影响。对此，需要通过人工智能设备的合理运用，使工程的监测工作可以在一定程度上提升数据的精确性。
一、人工智能技术的相关概述
人工智能技术主要通过智能算法、智能反馈设备、监测设备以及工程建模等技术手段进行实际应用[1]。该技术应用与人工方式相比，不仅具有较好的工作效率，并且在数据的统计与反馈上具有较高的精确度。现阶段部分工程在工程数据监测以及工程建模等工作上，以逐渐开始应用人工智能技术。该技术在数据反馈以及处理上具有一定优势，但在运行的过程中容易出现设备异常等情况，随着工程的规模扩大，人工智能设备的应用在数量上也逐渐增加。对于该设备的管理投入需要进行合理规划，由此提升其在工程运用中的质量性。
二、土木工程监测的发展概述
土木工程监测作为专业性强、设计内容较多的一门学科，主要包括土木工程概论、工程物资、施工中测量工作、工程设计图纸、AUTOCAD、施工材料实验、质量检测、施工技术应用以及质量管理等内容。以往的工程检测工作具有较为繁多的程序，不仅工作量大，还具有一定大量的数据计算、管理工作，若在数据测量、施工规划的过程中出现工作上的不足，则容易出现影响工程进度等情况。随着社会、相关工程技术以及智能设备的发展，现阶段部分土木工程在监测工作上体现出现代化的趋势，人工智能设备逐渐应用至工程的监测工作中，通过建模、数据的精确分析等方式提升工程监测的实施质量。目前，土木工程的监测工作在技术的应用与工程理论的发展过程中实现了一定创新，但由于创新技术的投入使用还处于初期阶段，需要通过加强理论指导等方式进行相应的完善，由此在一定程度上提升土木工程监测的发展。
三、相关的应用思路及实施方案
（一）构建BP神经网络
人工智能设备在运行上具有一套完整的神经网络，其结构主要通过数量众多的建议神经元构成，即人工神经单元按照人脑结构进行设置[2]。该神经网络在结构上主要通过三层结构构成，即输出层、隐含层和输入层。在土木工程的监测工作应用中属于较为常见的应用项目，其函数的应用（权值与阀值的设立）主要通过SIM函数进行工程数据的监测。通过完善人工智能设备的BP神经网络构造，使其在结构以及数据监测中可以确保一定稳定性。
（二）构建GA-BP神经网络
该神经网络的算法与达尔文的生物进化论相类似，其具体名称为遗传算法，即通过优化内部编码的形式，使人工智能设备可以完成特定内容的数据监测工作。其通过内部函数之间的变化以及遗传算法的神经阀值，确定网络工作的输出数值等。神经网络设置对于人工智能设备的应用而言具有重要的实施意义，通过内部编码以及算法上的优化，可以在一定程度上改善人工智能设备的稳定运行等。对此，土木工程监测工作在应用智能设备的过程中，应加强内部神经网络的、编码以及算法的合理设置，从而使设备在运行的过程中可以更好实施工程的数据监测工作。
（三）构建PSO-BP神经网络
该神经网络算法属于粒子群算法，其与遗传算法具有一定相似性，其函数运算基本通过隔代计算，但在计算的过程中没有进行混合函数运算。其算法在人工智能设备的运用上具有的优势为，可以不用多次进行数据调整，由此使设备的内部算法在函数的运算过程中具有一定流程稳定性。此外，工程在人工智能方法的应用中，PSO-BP神经网络的应用还需重视人为的参数，在参数的设置上需要保持合理数值，比如在参数的更新过程中，可通过迭代次数的数值规模进行合理设置。
（四）加强设备的运行管理工作
人工智能设备在土木工程监测工作的应用过程中，往往涉及设备的组合运用等，在设备的运行质量以及维护等工作上，需要进行良好的维护措施，由此使设备在实际的工作过程中可以正常发挥作用，以在数据检测等方面实现良好控制。土木工程在混凝土浇筑的施工中往往具有一定的体积变化，若在温控工作等方面存在数据误差，则容易造成施工材料在调制、浇筑的过程中影响工程的稳定施工。对此，在工程的相关数据监测工作中需要加强人工智能设备的应用，使其在内部算法以及科学的数据监测基础上事项良好的数据监测。
四、结语
本文根据土木工程监测的发展情况、工作特点以及技术应用方式，并结合人工智能技术的特点进行了综合的理论探究以及实践分析，旨在促进该工程在创新技术的应用上可以提升至更高水平。目前，人工智能技术在应用上还存在一定缺陷，需要加强土木工程监测的理论研究以及相关管理工作的革新，由此在人工智能技术的应用过程中，通过技术完善、管理完善以及制度完善等形式进行应用管理。由此提升工程检测数据的精确度等。
参考文献：
[1]丁杨,周双喜,董晶亮,etal.人工智能方法在土木工程监测中的运用[J].材料导报,2019(S1).
[2]黄伟.关于对土木工程检测技术的探讨[J].黑龙江科技信息,2016(33).
作者:吕光东 单位:西藏农牧学院水利土木工程学院
