摘要：随着建筑行业的快速发展，项目管理的复杂性日益凸显。本研究致力于构建一套高效、智能的建筑工程项目管理决策支持系统，通过集成大数据、人工智能等先进技术，实现对项目进度、成本、质量等多维度的智能决策支持。系统不仅提升了决策的科学性和精准性，还为项目管理者提供了强有力的工具，有效应对了项目管理中的复杂性和不确定性。

关键词：工程管理；智能决策系统；原理；应用

传统的经验主导的决策方式已难以满足当前项目管理的高要求。随着大数据和人工智能等技术的飞速发展，智能化的决策辅助系统已经被越来越多的企业所采用。通过对建设工程建设项目进行智能化的分析，建立一个有效的建设工程建设项目的决策支撑体系，从而提升建设工程建设的有效性与精确性，为建设工程的顺利开展奠定坚实的基础。本文对该体系的构成原理、关键技术、主要功能模块以及具体的工程实践进行了较为详尽的阐述。

一、智能决策支持系统的构建原理

“数据驱动”与“智能算法”相结合使智能决策支持系统具有较强的数据分析与分析功能。

首先数据采集和预处理部分主要是对工程施工过程中的各个环节、每一项费用和每一项质量指标进行实时的采集和分析。该系统利用物联网传感器、 RFID标签等现代技术，实时准确地获取施工场地的各类信息，以保证数据的准确可靠性。在预处理部分，完成了对采集到的信息进行清洗、降噪和格式转换等工作，为以后的检测工作提供保障[1]。

为了有效进行大数据的深度挖掘方法可以采用大数据分析技术。通过对大量的数据进行分析，可以发现这些数据背后所蕴含的有价值的知识和规律。所提供的数据与模型，既能反应工程目前的状况，又能预测工程将来的发展方向。比如通过对工程的历史记录进行分析，可以对将来工程中发生的延迟进行预警；通过对工程项目的造价数据进行分析，可以发现工程造价超出预算的深层根源。

在此基础上结合机器学习和深度学习等人工智能算法，可以实现对复杂环境下的智能决策。该方法可以在给定信息和模式的条件下，通过对给定的知识和规律进行模拟，从而得出最佳的选择。该系统具有较强的科学性和精确性，可以极大地改善工程建设效果。

同时该平台也充分考虑到了用户的真实需求与操作习惯。该系统采用了一种简单、易于操作的人机接口及人机互动模式，以减少使用者的操作开销，提升使用者的使用效率。使用者只需要进行一些简易的操作，就可以获得所需要的信息及辅助决策。以适应客户的个性化需求，同时该系统还具有较强的可扩展性。

二、关键技术与算法应用

其中关键技术和算法的深入融合和有效运用是智能决策支持系统核心能力。在此基础上通过构建系统的智能引擎来实现对工程设计人员的快速、准确的决策。

在数据预处理中，应用了数据挖掘、数据清理等先进的方法。数据挖掘可以对大量数据进行深度分析，从中发现潜在的有价值的信息和规律，从而为下一步的决策奠定了良好的理论基础。而数据清理是指去除数据中的噪音及异常值，以保证数据的准确性与完整性。在此基础上将两者有机结合，形成高质量的数据集，为辅助决策提供可靠的基础。

在决策推理过程中，提出一种基于决策树和 SVM的智能决策方法。该方法通过建立树型模型，模拟了人类的决策行为，可以将决策轨迹、结论等形象化地展现出来。SVM在解决高维、非线性等问题时具有很强的优势，可用于解决各种复杂的决策问题。通过上述方法的运用，可以快速准确地针对工程建设中的各种需求，为工程建设提供最佳的解决方案[2]。另外该系统还采用了一些新的科技，如自然语言处理、图像识别等。该方法使该系统具备了与工程管理人员进行交流的能力。图像识别技术则能够识别和分析项目现场的图片和视频数据，并以可视化的方式进行辅助决策。通过以上几种不同的方法的融合，极大地拓展了该系统的适用范围，提高了该系统的运行效率，使其可以适应更广阔、更复杂的工程管理要求。

三、系统功能模块设计

该系统的各个功能模块都是根据工程的具体需要而进行的，旨在为管理者提供全方位的、多层次的辅助决策。通过对项目进度管理、成本管理、质量管理等多个主要的功能模块的设计，形成了一个完整的、高效的决策支撑系统。

其中以进度管理模块为中心，可以对工程的进展情况进行监控，并将其与真实的进度进行比较，从而找出差异，并对可能出现的延迟风险进行预警。通过对工程进度信息进行分析，找出对工程进度有重要作用的主要原因，给出一个合理的施工方案，辅助管理人员对工程进行优化配置，保证工程按期完工[3]。

而造价管理模块主要是对工程造价进行有效的控制和优化。在此基础上对工程造价进行全面剖析，确定了工程造价中存在的主要问题。然后利用智能计算方法，提出优化采购策略、优化施工等费用优化方案，协助工程经理对工程造价进行高效的控制，提升工程的经济效益。

质量控制系统主要对建筑工程的全流程进行监督，以保证工程质量达到规范要求。该系统可以实现对工地质量信息进行采集和处理，利用智能化分析方法，对工程中出现的质量问题进行检测和查找。此外模块也会针对质量改善提出相关意见，以协助项目管理者有效改善工程质量，并确保项目交付成果满足客户要求。

另外该系统还具有一些辅助功能，如风险管理，交流协作等。风险管理模块可以对工程中的风险进行辨识，对其造成的后果进行评价，并提出相应的对策。交流协同模式可以使各个团队人员进行即时交流和协作，从而大大提升了工程的管理效果。

四、实际应用与效果评估

智能决策支持系统在建筑工程项目管理中的实际应用已经取得了令人瞩目的成效。通过对一个重大建设工程的实际应用，证明了该方法在工程建设过程中所起到的重要作用。

通过对工程建设过程中存在的问题与隐患进行实时监控，实现对工程建设过程中存在的问题与隐患的实时监控。比如在工程建设阶段，通过对各个阶段的数据进行分析，可以确定某个阶段的工期延迟，从而对工程的工期产生一定影响。该系统及时给出了相应的警告，并给出了相应的应对措施，例如调整施工计划、加大资金投入等[4]。采取了一系列有力的举措，使工程得以如期完工，为工程建设提供了保障。

与此同时该体系还对企业的成本进行了有效控制。在对工程造价进行深度剖析的基础上，确定了工程造价超出预算的主要危险部位，提出了相应的改进措施。通过以上措施使工程造价得到了较好的控制，并取得了较好的经济效果。

同时，该系统也为工程管理人员提供了科学和准确的决策基础。当面临复杂多变的工程管理问题时，本系统可以根据海量的数据及智能运算法则，提出不同的解决方法，并进行风险与效益的评估。这有助于管理人员作出更合理的决定，改善整个工程质量及顾客满意程度。

实际应用的效果评价显示，该方法对工程建设的高效、准确等都有明显的改善。该系统在工程建设中的实际运用，既能有效地提升工程建设的效益，又能有效地减少工程建设的风险与费用，为工程顺利开展奠定坚实的基础。

五、总结语

总而言之，本研究通过构建一套高效、智能的建筑工程项目管理决策支持系统，为项目管理者提供了强有力的工具和支持。系统基于数据驱动和智能算法，集成了多种先进技术和算法，设计了全面的功能模块，并在实际应用中取得了显著成效。本研究不仅丰富了建筑工程项目管理领域的理论体系，还为实践中的项目管理决策提供了科学依据和有效方法。

参考文献：

[1]孙恒， 吕哲琦， 温董瑶， 吴奔鑫. 智能建造技术在项目管理决策中的应用研究[J]. 中国高新科技， 2024， （20）： 144-146.

[2]王学健. 基于大数据与人工智能的采矿工程优化决策支持系统研究[J]. 世界有色金属， 2024， （17）： 31-33.

[3]赵丁， 曹芷汀， 高瑞坤， 赵莞. 智能决策系统在航空项目管理中的应用研究[J]. 内燃机与配件， 2024， （09）： 147-149.

[4]施骞. 智能交互的决策场 大数据情景下重大工程项目管理新趋势[J]. 项目管理评论， 2018， （02）： 22-25.