文/孙啸天（中国矿业大学徐海学院）
对于建筑工程质量的风险预测，传统方法存在数据获取与处理困难、预测模型不准确、缺乏实时监测与预警机制等局限。研究实践表明，采用人工智能和大数据技术将提升建筑工程质量风险识别和评估的效果和准确性。
一、引言
建筑工程质量问题直接关系到人们的生命财产安全和社会经济发展。然而，传统的建筑工程质量风险识别与评估方法存在局限性，存在准确性不高、效率低下等问题。为了解决这些问题，人工智能和大数据技术的应用，将为建筑行业提供科学、可靠的质量风险管理方法和决策支持，推动建筑工程质量的提升和可持续发展。
二、建筑工程质量风险预测的不足
（一）传统方法的局限性
传统方法在风险识别方面常常依赖人工经验和专家判断，无法全面捕捉和分析潜在的质量风险因素。例如，在一个建筑项目中，传统方法可能只
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