text: 建筑设计神经网络技术与遗传算法探讨
  但是当利用遗传算法来获取建筑设计中的某个最优值时，需要对于所有的个体进行适应程度函数的测算，这需要耗费掉很多计算时间。
  为了能够有效地节约计算时间，将神经网络技术与遗传算法相结合，从而更好地完成建筑设计优化过程。
  通过实践证明，这样的结合不但能够减少计算时间，同时也能够提升建筑设计优化的质量和效率。
  关键词 :建筑设计;神经网络技术;遗传算法
  随着城市的不断建设发展，人们的生活品质也在不断地提升。
  在这样的背景下，人们对于居住建筑的结构愈发重视，所以对建筑结构设计进行优化是非常必要的。
  所谓遗传算法，就是对于大自然中生物的遗传过程以及进化过程进行模拟的一种算法，这种计算方法尤其适用于全局优化概率的计算过程。
  通过采用遗传算法来进行优化以及筛选，来得到该建筑的容积率，从而提升土地规划效率。
  目前来看，在建筑设计的相关文献当中，关于对神经网络技术进行应用的内容是非常少的。
  从当前的情况来看，BP神经网络是当前众多神经网络技术中普及范围最广的一种，这种技术是通过单项的方式来完成传播过程的一种网络系统，且具有多层次的特征和非线性映射特征，无需先验公式过程，即可对于数据函数关系进行总结。
  由于该神经网络技术的特征，可通过与遗传算法的结合，来降低计算个体适应程度函数的速度提升，从而减少这个过程对于资源的消耗。
  2利用遗传算法来进行建筑体积计算的模型
  首先，要明确需要进行计算的部分，然后对于各个窗口和高度的素质进行获取，同时也要获得各个部分的日照时间以及计算精确程度的数据进行明确。
  其次，要对于区域中的面积进行合理的划分，通过对方格柱的组合方式，来得出建筑的最大体积，而这种组合方式的优化过程则可用遗传算法来进行计算。
  3遗传算法结合神经网络技术对于建筑体积进行计算的过程
  将遗传算法和神经网络技术结合起来对建筑体积进行计算的核心内容在于:首先，通过神经网络的映射能力，来把遗传算法作为一种神经各个层级网络中的变量部分，而在这个过程中，会把目标函数作为一种输出后的变量。
  对于使用程度函数的计算则主要通过神经网络技术来完成。
  个体通过训练过程之后，要通过遗传算法来获得其中的最优数值，而在整个的计算过程中，包括了遗传算法和神经网络这2个部分。
  3.1神经网络内部的计算过程
  3.2遗传算法的计算过程
  在对于遗传算法的应用过程中，对于所有的个体都要进行适应函数数值的计算和评价，使得程序耗费掉了大量的运行代价。
  因此，本文对于神经网络技术与遗传算法结合后对于建筑设计的优化过程进行研究，通过神经网络技术来对于个体适应函数的数值进行模拟，从中选择优秀个体，可大量地减少遗传算法中需要花费的时间，从而使建筑设计进行有效的优化。
  陈朝恩.基于BP神经网络的建筑监理质量安全管理评价体系技术应用.建筑技术开发,2018,45(12):65-66.