基於人工智能的智慧城管系統建設過程監理研究

摘要

隨著智慧城市建設進程的加快，傳統城市管理方式已難以滿足復雜工程項目的過程監理需求。針對當前智慧城管系統建設中的工期延誤、成本超支及風險預測不足等問題，本文提出一種基於人工智能的建設過程監理方法。通過構建感知-決策-執行三層系統架構，融合貝葉斯與D-S證據理論提升多源數據處理能力，引入LSTM神經網絡實現工期與成本超支風險預測，並采用多智能體協同優化與粒子群優化算法提升決策效率。基於深圳市智慧城管建設實際數據進行實證研究，結果表明所提模型在工期預測準確率、成本優化率和風險預警能力方面均優於傳統方法，有效提升了建設過程的智能化監理水平，具備良好的工程應用價值。