| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.5 研究方法与技术路线 | 第15-18页 |
| 2 综合管廊工程造价估算基本理论 | 第18-22页 |
| 2.1 工程造价的含义 | 第18页 |
| 2.2 综合管廊工程造价的构成 | 第18-19页 |
| 2.3 综合管廊工程造价估算的含义及作用 | 第19-20页 |
| 2.3.1 综合管廊工程造价估算的含义 | 第19-20页 |
| 2.3.2 综合管廊工程造价估算的作用 | 第20页 |
| 2.4 现阶段综合管廊工程造价估算常用方法 | 第20-22页 |
| 3 工程造价估算模型的比较和选择 | 第22-30页 |
| 3.1 基于数学理论的工程造价估算模型 | 第22-27页 |
| 3.1.1 模糊预测法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 灰色预测 | 第23-24页 |
| 3.1.3 人工神经网络 | 第24-25页 |
| 3.1.4 案例推理法 | 第25-26页 |
| 3.1.5 支持向量机 | 第26-27页 |
| 3.2 估算模型的比较和选择 | 第27-30页 |
| 3.2.1 估算模型的比较 | 第27-29页 |
| 3.2.2 估算模型的选择 | 第29-30页 |
| 4 综合管廊工程造价估算特征指标分析 | 第30-36页 |
| 4.1 特征指标选取原则 | 第30-31页 |
| 4.2 综合管廊建筑工程造价估算特征指标 | 第31-33页 |
| 4.2.1 土石方工程和基坑支护工程 | 第31页 |
| 4.2.2 主体工程 | 第31-33页 |
| 4.3 综合管廊安装工程造价估算特征指标 | 第33页 |
| 4.4 影响工程造价的其他特征指标 | 第33-34页 |
| 4.5 综合管廊工程造价估算特征指标体系 | 第34-36页 |
| 5 基于支持向量机的综合管廊工程造价估算模型的构建 | 第36-50页 |
| 5.1 支持向量机 | 第36-41页 |
| 5.1.1 机器学习问题 | 第36-37页 |
| 5.1.2 统计学习理论 | 第37-38页 |
| 5.1.3 支持向量机 | 第38-39页 |
| 5.1.4 核函数 | 第39-40页 |
| 5.1.5 ε-支持向量回归机 | 第40-41页 |
| 5.2 支持向量机模型的改进 | 第41-48页 |
| 5.2.1 支持向量机模型改进思路 | 第41-42页 |
| 5.2.2 基于主成分分析的数据预处理 | 第42-46页 |
| 5.2.3 基于遗传算法的参数优化 | 第46-48页 |
| 5.3 综合管廊工程造价估算模型的估算流程 | 第48-50页 |
| 6 算例分析 | 第50-64页 |
| 6.1 数据采集 | 第50-52页 |
| 6.2 工程造价的修正 | 第52-55页 |
| 6.3 特征数据预处理 | 第55-57页 |
| 6.4 支持向量机建模 | 第57-59页 |
| 6.5 结果分析 | 第59-62页 |
| 6.5.1 模型输出结果分析 | 第59-61页 |
| 6.5.2 传统方法估算结果 | 第61-62页 |
| 6.6 结果可靠性分析 | 第62-64页 |
| 6.6.1 数据资料可靠性 | 第62页 |
| 6.6.2 估算模型可靠性 | 第62-64页 |
| 7 结论与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 结论 | 第64-65页 |
| 7.2 研究不足和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 读研期间论文发表情况 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |