| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·定额的重要性 | 第11-12页 |
| ·补充定额的重要性 | 第12-13页 |
| ·选题来源及研究意义 | 第13-15页 |
| ·选题来源 | 第13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·补充定额的研究 | 第15-16页 |
| ·定额原始数据处理方法的研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究思路和预期成果 | 第18-20页 |
| ·研究思路 | 第18页 |
| ·拟采用的研究方法 | 第18-19页 |
| ·预期成果 | 第19页 |
| ·创新点 | 第19-20页 |
| 第二章 定额原理与编制方法 | 第20-30页 |
| ·定额原理 | 第20-21页 |
| ·劳动定额 | 第20页 |
| ·材料消耗定额 | 第20-21页 |
| ·机械台班定额 | 第21页 |
| ·定额编制方法 | 第21-24页 |
| ·技术测定法 | 第21-22页 |
| ·统计分析法 | 第22-23页 |
| ·经验估计法 | 第23页 |
| ·比较类推法 | 第23-24页 |
| ·方法的改进研究 | 第24-25页 |
| ·预算定额的编制原则、方法 | 第25-29页 |
| ·预算定额的概念及编制原则 | 第25-26页 |
| ·预算定额的编制方法 | 第26-27页 |
| ·预算定额幅度差系数分析 | 第27-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 基于神经网络技术的定额编制预测模型的构建 | 第30-49页 |
| ·数据的差异性分析 | 第30-36页 |
| ·差异性分析 | 第30-33页 |
| ·影响因素分析 | 第33-34页 |
| ·主要影响因素的定量化处理 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络技术的适应性研究 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络的基础理论及优缺点 | 第37-43页 |
| ·神经网络的概念 | 第37-38页 |
| ·神经元模型 | 第38-39页 |
| ·BP 网络的学习过程 | 第39-40页 |
| ·BP 神经网络的优缺点及改进 | 第40-43页 |
| ·BP 网络预测模型设计 | 第43-48页 |
| ·模型参数的选定 | 第43页 |
| ·预测模型结构的确定 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 BP 神经网络模型的 MATLAB 实现 | 第49-62页 |
| ·MATLAB 的介绍 | 第49-50页 |
| ·基于 BP 神经网络的预测方法的 Matlab 实现步骤 | 第50页 |
| ·异常数据的处理 | 第50-55页 |
| ·观测次数的确定 | 第50-51页 |
| ·异常数据的分类 | 第51-52页 |
| ·异常数据的判别及处理方法 | 第52-55页 |
| ·BP 神经网络模型的确定 | 第55-61页 |
| ·数据的预处理 | 第56-57页 |
| ·预测模型的matlab 设计 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 实例分析 | 第62-69页 |
| ·概况 | 第62-65页 |
| ·破碎炮锤破碎石方的施工技术特性和施工技术要求 | 第62页 |
| ·资料的搜集 | 第62-63页 |
| ·影响因素的分析与处理 | 第63-65页 |
| ·正常施工条件的拟定 | 第65页 |
| ·预算定额的编制 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·本文主要结论 | 第69页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 A 攻读硕士期间发表论文及参与科研项目情况 | 第76-77页 |
| 文献综述 | 第77-88页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 详细摘要 | 第88-95页 |