经济建设的快速发展和科技的进步,城市规模和人口数量迅速增长,土地资源日益匮乏,在大城市兴建愈来愈多的高层建筑成为必然趋势。高层建筑施工质量的好坏直接关系到人们生命财产的安全、社会稳定以及的经济发展。而施工质量是一个涉及面广、综合性强的工作,影响质量的不确定因素较多,不但要满足技术要求,同时也受到施工机械、施工方案、施工人员素质、施工员

工程造价等因素的影响。如何对这些影响因素进行事前控制使得建筑物的施工质量达到质量标准要求,避免质量问题的发生,成为质量控制的首要任务,具有很强的现实意义。高层建筑施工质量控制是一个复杂且包含对多个因素进行综合决策的问题。为避免资源的浪费以及质量问题的发生,应加强施工质量的事前控制,采取预防措施。通过对事前的质量控制措施来预测工程建成后的质量等级,根据预测结果来判断事前控制是否充分做好并采取改进措施。论文主要研究工作如下:综述了建筑工程施工质量控制的研究现状,重点分析了目前我国高层建筑施工质量控制存在的问题。

介绍了施工质量控制的基本概念、相关理论以及基本原则。阐述了高层建筑施工的特点,对高层建筑施工质量控制的重点进行了探讨,并着重分析了影响施工质量的五大因素(人、材料、机械、方法、环境),结合指标体系构建的原则,建立了高层建筑施工质量预测指标体系。介绍了人工神经网络的基本理论和BP神经网络的基本原理,分析了BP神经网络用于解决施工质量控制问题的可行性,采用BP神经网络确定各指标权重,并借助于MATLAB软件建立了BP神经网络模型,然后以收集到的25组已建高层建筑案例的实际数据作为训练样本和测试样本,对所建立的模型进行了训练与测试。阐述了拟建建筑物事前质量控制措施,利用已经训练好的BP神经网络模型预测建筑物建成后的施工质量等级,根据所预测的结果,可以提前判断施工过程参数是否符合质量目标,并且在不满足质量目标的情况下通过BP神经网络模型调整过程参