在建筑行业动态管理中，突发性资源需求预测长期面临数据噪声大、响应延迟等痛点。传统时间序列分析方法难以应对工地场景中非线性、高并发的数据特征，而神经拟态计算通过模拟生物神经系统的信息处理机制，为这一领域提供了新的技术路径。

该模型采用脉冲神经网络（SNN）作为核心架构，其独特的时空编码能力可有效处理工地物联网终端采集的多模态数据。训练过程中，首先对混凝土浇筑量、机械故障报警、工人出勤波动等12类实时数据进行脉冲序列转换，通过动态突触可塑性机制建立特征关联。实验表明，在台风应急加固案例中，模型对钢筋需求的预测准确率较LSTM提升23.7%，响应时间缩短至8.3秒。

值得注意的是，模型创新性地引入了海马体记忆重放机制。当塔吊传感器检测到异常风速时，系统会自动激活历史相似场景的存储模式，在 prefrontal cortex 模拟模块中进行多方案预演。这种类脑决策机制使资源调度方案生成效率提升40%以上，特别适合应对基坑坍塌等突发状况。

实际部署阶段，需重点解决脉冲信号与现有BIM系统的兼容问题。通过开发脉冲-数字双向转换接口，成功将预测结果实时映射到智慧工地管理平台。某地铁施工项目应用显示，该模型使应急物资储备成本降低18%，同时将设备闲置率控制在5%以下。

未来研究将聚焦于多工地协同预测，利用神经拟态芯片的并行计算特性，构建区域级施工风险预警网络。随着类脑计算硬件的成熟，这种生物启发式算法有望重塑建筑行业的智能决策体系。