基于灰色BP神经网络在建筑工程造价估算中的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14-17页 |
| 2 建筑工程造价估算理论概述 | 第17-25页 |
| 2.1 工程造价管理基础理论 | 第17-18页 |
| 2.1.1 工程造价管理的概念 | 第17页 |
| 2.1.2 工程造价管理的内容 | 第17-18页 |
| 2.2 工程造价估算的基础理论 | 第18-21页 |
| 2.2.1 工程造价估算的概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 工程造价估算的特点与作用 | 第19-21页 |
| 2.3 影响建筑工程造价的因素 | 第21-24页 |
| 2.3.1 投资决策阶段 | 第21-22页 |
| 2.3.2 设计阶段 | 第22-23页 |
| 2.3.3 招投标阶段 | 第23页 |
| 2.3.4 施工阶段 | 第23页 |
| 2.3.5 竣工阶段 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 BP神经网络法和灰色理论方法研究 | 第25-41页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第25-26页 |
| 3.1.1 人工神经网络的定义 | 第25页 |
| 3.1.2 人工神经网络的发展过程 | 第25-26页 |
| 3.1.3 人工神经网络的特点 | 第26页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第26-34页 |
| 3.2.1 BP神经网络的基本概念 | 第26-27页 |
| 3.2.2 BP神经网络的模型 | 第27-28页 |
| 3.2.3 BP神经网络的数学推导 | 第28-33页 |
| 3.2.4 BP神经网络的功能特点 | 第33页 |
| 3.2.5 BP神经网络存在的缺陷 | 第33-34页 |
| 3.3 灰色理论 | 第34-38页 |
| 3.3.1 灰色理论的基本概念 | 第34-35页 |
| 3.3.2 GM(1,1)模型建模 | 第35-37页 |
| 3.3.3 灰色关联度的基本原理 | 第37页 |
| 3.3.4 灰色关联系数的计算步骤 | 第37-38页 |
| 3.4 灰色理论与BP神经网络相结合的基本思想 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于灰色BP神经网络的造价估算模型 | 第41-55页 |
| 4.1 特征因素的选取 | 第41页 |
| 4.2 影响工程造价特征向量的量化处理 | 第41-42页 |
| 4.3 灰色系统对数据的处理 | 第42-47页 |
| 4.4 BP神经网络在MATLAB下的实现 | 第47-54页 |
| 4.4.1 MATLAB的介绍 | 第47-48页 |
| 4.4.2 BP神经网络的训练 | 第48-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 实例应用 | 第55-61页 |
| 5.1 工程概况 | 第55页 |
| 5.2 三种模型的比较 | 第55-60页 |
| 5.2.1 GM(1,1)灰色预测模型 | 第55-57页 |
| 5.2.2 标准BP神经网络的训练 | 第57-58页 |
| 5.2.3 灰色BP神经网络的训练 | 第58-59页 |
| 5.2.4 最终结果对比 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
