| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 城市轨道交通和土地利用 | 第12-14页 |
| 1.3.2 城市轨道交通外部经济效益 | 第14-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2 相关理论基础 | 第17-29页 |
| 2.1 城市轨道交通与房地产价值 | 第17-23页 |
| 2.1.1 城市轨道交通及其对土地利用的影响 | 第17-21页 |
| 2.1.2 房产价格及其影响因素 | 第21-23页 |
| 2.2 BP神经网络和马尔可夫链概述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 BP神经网络概述 | 第23-26页 |
| 2.2.2 马尔可夫链概述 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 城市轨道交通沿线住宅房产价格影响因子分析 | 第29-41页 |
| 3.1 城市轨道交通沿线住宅房产价格影响指标分析 | 第29-31页 |
| 3.1.1 区位特征指标 | 第29-30页 |
| 3.1.2 结构特征指标 | 第30页 |
| 3.1.3 邻里特征指标 | 第30-31页 |
| 3.2 城市轨道交通沿线住宅房产价格影响因子分析 | 第31-39页 |
| 3.2.1 数据收集 | 第32页 |
| 3.2.2 分析过程 | 第32-33页 |
| 3.2.3 结果解释 | 第33-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 城市轨道交通沿线住宅房产价格预测模型构建 | 第41-58页 |
| 4.1 基于BP神经网络的住宅房产价格预测模型构建 | 第41-51页 |
| 4.1.1 数据处理 | 第42页 |
| 4.1.2 BP神经网络结构构造 | 第42-45页 |
| 4.1.3 BP神经网络训练 | 第45-51页 |
| 4.2 基于马尔可夫链的预测模型修正 | 第51-57页 |
| 4.2.1 马尔可夫链模型的建立步骤 | 第52-53页 |
| 4.2.2 基于马尔可夫链的住宅房产价格预测模型修正 | 第53-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 模型实证分析与评估 | 第58-64页 |
| 5.1 模型实证分析 | 第58-61页 |
| 5.1.1 计算因子得分 | 第58-59页 |
| 5.1.2 基于BP神经网络的住宅房产价格预测模型应用 | 第59页 |
| 5.1.3 基于马尔可夫链的预测结果修正 | 第59-61页 |
| 5.2 模型预测结果评估 | 第61-62页 |
| 5.2.1 基于BP神经网络的住宅房产价格预测模型预测结果评估 | 第61-62页 |
| 5.2.2 基于马尔可夫链的预测模型修正结果评估 | 第62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 研究结论 | 第64-65页 |
| 6.2 不足与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录A | 第69-75页 |
| 附录B | 第75-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
