1.一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：包括基于大数据的监管服务器（1）、基于云平台的数据中继服务器（2）、识别标定终端（3）、基建设备监控终端（4）、电子识别标签（5）、身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7），其中所述电子围栏（7）至少一个，环绕基建施工工地外部分布，且电子围栏（7）与基建施工工地间设1—10米缓冲区，所述身份识别门禁系统（6）若干，分别位于基建施工工地进口和出口位置，且基建施工进口和出口通过身份识别门禁系统（6）与基建施工工地外部连通，所述电子识别标签（5）若干，分别均布在基建施工工地中各工作人员、工程机械、物料库及各批次物料表面，所述基建设备监控终端（4）嵌于与基建施工工程机械连接处，并与工程机械的电控系统电气连接，所述识别标定终端（3）数量与基建设备监控终端（4）和身份识别门禁系统（6）数量一致，且每个基建设备监控终端（4）和身份识别门禁系统（6）处均设至少一个识别标定终端（3），所述基于云平台的数据中继服务器（2）至少两个，其中至少一个基于云平台的数据中继服务器（2）与各识别标定终端（3）、身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7）通过物联网（8）建立数据连接，并构成人员监管工作局域网，另至少一个基于云平台的数据中继服务器（2）与识别标定终端（3）、基建设备监控终端（4）及电子识别标签（5）通过物联网（8）建立数据连接，构成一个设备监管工作局域网，所述人员监管工作局域网和设备监管工作局域网均至少一个，且各人员监管工作局域网和设备监管工作局域网中的基于云平台的数据中继服务器（2）间通过互联网（9）相互混连，且各基于云平台的数据中继服务器（2）另通过互联网（9）与基于大数据的监管服务器（1）建立数据连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述的识别标定终端（3）包括承载底座（31）、操控头（32）、摄像头（33）、扫码器（34）、打印机（35）、辅助蓄电池（36）、接线电极（37）、刷卡器（38）、操控电路（39）及操控界面（30），其中所述承载底座（31）为轴向截面呈“凵”字形槽状结构，其轴线与水平面垂直分布，所述操控头（32）为与承载底座（31）同轴分布的柱状腔体结构，其下半部嵌于承载底座（31）内并与承载底座（31）同轴分布，所述摄像头（33）、扫码器（34）均嵌于操控头（32）前端面，其光轴与操控头（32）轴线平行分布，所述接线电极（37）共两个，分别嵌于承载底座（31）槽底和操控头（32）下端面，且当操控头（32）嵌于承载底座（31）内时，两接线电极（37）间电气连接，所述辅助蓄电池（36）嵌于操控头（32）内，并与操控头（32）下端面的接线电极（37）电气连接，所述刷卡器（38）共两个，分别嵌于承载底座（31）及操控头（32）外表面，所述打印机（35）嵌于承载底座（31）内，且打印机（35）与承载底座（31）对应位置设操作口（10），所述操控电路（39）及操控界面（30）均两个，其中所述操控电路（39）分别嵌于承载底座（31）及操控头（32）内，且两个操控电路（39）间通过互锁电路电气连接，所述操控界面（30）分别嵌于承载底座（31）、操控头（32）外表面并与操控电路（39）电气连接，所述摄像头（33）、扫码器（34）、打印机（35）、辅助蓄电池（36）及刷卡器（38）均与操控电路（39）电气连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述的操控电路（39）为基于工业单片机为基础的电路系统，所述操控界面（30）为包括显示器设备、控制键、开关、传感器中任意一种。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述的基建设备监控终端（4）包括承载壳（41）、振动传感器（42）、计数器（43）、卫星定位模块（44）、计数电路模块（45）、加速度传感器（46）、光敏传感器（47）、接线端子（48）及基于点单片机的驱动电路（49），其中所述承载壳（41）为密闭腔体结构，所述振动传感器（42）、卫星定位模块（44）、计数电路模块（45）、加速度传感器（46）、基于点单片机的驱动电路（49）均嵌于承载壳（41）内，所述计数器（43）、光敏传感器（47）、接线端子（48）均嵌于承载壳（41）外表面，且振动传感器（42）、计数器（43）、卫星定位模块（44）、计数电路模块（45）、加速度传感器（46）、光敏传感器（47）、接线端子（48）均与基于点单片机的驱动电路（49）电气连接。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述的基于大数据的监管服务器（1）内设基于采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统和深度学习神经网络系统，同时所述基于大数据的监管服务器（1）内另设基于BIM和GIS的三维信息展示子系统、图像识别处理系统平台子系统、基于AR/VR的虚拟现实展示平台子系统及高清视频信号传输子系统，所述基于大数据的监管服务器（1）另通过通讯网络与外部第三方服务平台建立数据连接。

6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述的深度学习神经网络系统为基于卷积运算的神经网络系统、基于多层神经元的自编码神经网络及以多层自编码神经网络的方式进行预训练的神经网络系统，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络中的任意一种或几种共用。

7.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述第三方服务平台包括物流系统服务器、交通管理系统服务器、气象预警管理服务器、在线交易结算系统服务器、ERP管理服务器中的任意一种或几种。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于神经网络的基建施工监测预警系统的预警方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1，系统组网，首先根据基建施工工地结构，分别对身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7）进行设置安装定位，同时设置相应的基于大数据的监管服务器（1）、基于云平台的数据中继服务器（2），然后对参与基建的各工作人员、设备及物料分别通过识别标定终端（3）进行身份识别认证，并在身份识别认证过程中，一方面通过识别标定终端（3）对各工作人员、设备及物料信息进行采集，并同时存储在基于大数据的监管服务器（1）、基于云平台的数据中继服务器（2）中；另一方面为各工作人员、设备及物料分别分配独立的电子识别标签（5），同时为各工程施工设备安装设置独立的基建设备监控终端（4），最后通过通讯网络对构成本发明的基于大数据的监管服务器（1）、基于云平台的数据中继服务器（2）、识别标定终端（3）、基建设备监控终端（4）、电子识别标签（5）、身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7）进行组网，从而完成本发明装配；

S2，编制施工工艺规范，完成S1步骤后，首先将基建工程施工土、施工要求及规范一同录入到基于大数据的监管服务器（1）中，然后由基于大数据的监管服务器（1）基于构建采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统对基建工程施工土、施工要求及规范进行仿真运算，并得到优化后的现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范，然后经生成的现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范发送至各基于云平台的数据中继服务器（2）中，并通过基于云平台的数据中继服务器（2）将现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范反馈至基建施工各工作管理环节；

S3，现场监管预警，完成S2步骤后即可进行现场施工，并在现场施工中通过识别标定终端（3）、基建设备监控终端（4）、电子识别标签（5）、身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7），一方面对基建施工工地中人员、工程机械及施工物料的工作状态分布位置进行监控；另一方面对工程施工建筑过程中建筑施工质量进行监控管理；并将检测的数据通过基于云平台的数据中继服务器（2）中进行初步汇总管理，然后由基于云平台的数据中继服务器（2）中将汇总后的数据集中反馈至基于大数据的监管服务器（1）中，然后由基于大数据的监管服务器（1）构建采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统对采集的数据进行分析运算，然后将分析运算结果与S2步骤得到的现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范进行比对，并将比对结果中超出S2步骤现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范的施工内容一方面通过基于云平台的数据中继服务器（2）进行反馈，进行初步预警管理；另一方面对超出S2步骤现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范的施工内容，由基于大数据的监管服务器（1）构建采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统进行二次计算，并根据二次计算结果得到修正版现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范，并将修正版现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范反馈至各基于云平台的数据中继服务器（2），实现对施工管理工作进行同步纠偏作业，同时对经过计算后无法实现对现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范进行修正时，则通过各基于云平台的数据中继服务器（2）进行报警，并终止现场施工，直至排出隐患为止。

9. 根据权利要求8所述的预警方法，其特征在于： S1步骤中，在进行系统组网中，所述基于大数据的监管服务器（1）、基于云平台的数据中继服务器（2）另分别与外部物流系统服务器、交通管理系统服务器、气象预警管理服务器、结算系统服务器中任意一种或多种建立数据连接。