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基于GRA与BP神经网络的工程造价预测模型研究--以高速公路为例

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-18页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8-9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状综述第10-15页
        1.2.1 国外相关研究现状第10-13页
        1.2.2 国内相关研究现状第13-15页
    1.3 研究内容和研究方法第15-17页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 研究方法第16-17页
    1.4 研究技术路线第17-18页
第2章 相关理论基础第18-24页
    2.1 高速公路与工程造价相关概念第18-21页
        2.1.1 我国高速公路的定义与特点第18页
        2.1.2 工程造价的概念第18-20页
        2.1.3 高速公路造价构成分析第20-21页
    2.2 高速公路造价预测方法理论基础第21-24页
        2.2.1 灰色关联分析理论第21-22页
        2.2.2 BP 神经网络理论第22-24页
第3章 高速公路造价预测指标体系的构建第24-29页
    3.1 造价预测指标体系构建原则第24-25页
    3.2 高速公路工程特征指标分析第25-26页
    3.3 高速公路造价预测指标体系确定第26-29页
第4章 高速公路工程造价预测模型的建立第29-38页
    4.1 预测模型的研究设计第29-30页
    4.2 灰色关联分析确定预测指标权重第30-32页
        4.2.1 确定对比序列第30页
        4.2.2 数据标准化处理第30-31页
        4.2.3 求灰色关联系数第31页
        4.2.4 求关联度第31页
        4.2.5 计算造价预测指标权重第31-32页
    4.3 BP 神经网络预测模型构建第32-38页
        4.3.1 BP 神经网络拓扑结构确定第32-33页
        4.3.2 激励函数和初始化权值、阈值确定第33-34页
        4.3.3 样本的标准化处理第34页
        4.3.4 BP 神经网络的算法流程第34-38页
第5章 实证研究第38-46页
    5.1 数据的收集与处理第38-41页
    5.2 高速公路预测指标权重确定第41-43页
    5.3 高速公路工程造价预测第43-46页
第6章 结论与展望第46-48页
    6.1 结论第46页
    6.2 展望第46-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-53页
附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文第53-54页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第54-55页
附录 3 BP 神经网络 MATLAB 代码实现第55-58页
详细摘要第58-59页

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