| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·建立 RBF 神经网络政府公共建设项目估算模型的意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究的现状 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文结构与创新点 | 第16-17页 |
| ·本论文结构 | 第16页 |
| ·本文创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 政府公共建设项目投资估算理论 | 第17-30页 |
| ·投资估算的定义 | 第17页 |
| ·投资估算在政府公共建设项目造价控制中的作用 | 第17-21页 |
| ·政府投资项目的含义 | 第17页 |
| ·政府投资项目造价的控制 | 第17-18页 |
| ·政府公共投资项目投资失控原因分析 | 第18-19页 |
| ·政府公共投资项目节约投资的途径 | 第19-20页 |
| ·投资估算在政府公共建设项目各阶段中的作用 | 第20-21页 |
| ·政府公共项目投资估算的编制精度标准 | 第21-22页 |
| ·政府公共项目投资估算的特点 | 第22-23页 |
| ·政府公共建设项目投资估算编制依据 | 第23页 |
| ·对传统投资估算方法的分析研究 | 第23-30页 |
| 第三章 RBF 神经网络模型的构建 | 第30-41页 |
| ·人工神经网络概述 | 第30-31页 |
| ·RBF 函数神经网络 | 第31-36页 |
| ·MATLAB 语言 | 第36-37页 |
| ·基于 RBF 神经网络的估算模型 | 第37-41页 |
| ·基于 RBF 神经网络估算模型的基本原理 | 第37-38页 |
| ·RBF 神经网络投资估算模型的结构 | 第38-40页 |
| ·RBF 神经网络估算模型的学习和测试 | 第40-41页 |
| 第四章 应用 RBF 神经网络建立政府公共建设项目估算模型 | 第41-52页 |
| ·运用“显著性成本 CS”模型确定影响工程造价的主要因子 | 第41-42页 |
| ·“显著性成本 CS”的基本思想 | 第41页 |
| ·“显著性成本 CS”思想在工程估算中的运用 | 第41-42页 |
| ·建立 RBF 神经网络投资估算模型 | 第42-50页 |
| ·工程特征向量的量化处理 | 第42-43页 |
| ·输入向量的初始化处理 | 第43-47页 |
| ·运用 MATLAB 进行 RBF 网络训练与检验 | 第47-48页 |
| ·数据分析 | 第48页 |
| ·RBF 的扩展速度Spread 的选取 | 第48-50页 |
| ·RBF 神经网络模型与BP 神经网络模型的比较 | 第50页 |
| ·结果分析 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·研究结论 | 第52页 |
| ·未来研究的展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第60页 |
