| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 人工神经网络及BP算法 | 第8-14页 |
| 1．1．1 人工神经网络的基本思想及其发展状况 | 第8-10页 |
| 1．1．2 人工神经网络的基本结构 | 第10-11页 |
| 1．1．3 人工神经网络的特点 | 第11-13页 |
| 1．1．4 人工神经网络的基本类型 | 第13-14页 |
| 1．2 地区宏观经济预测方法 | 第14-16页 |
| 1．3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 BP算法 | 第17-50页 |
| 2．1 前馈神经网络及BP算法的产生 | 第17-19页 |
| 2．1．1 前馈神经网络的产生 | 第17页 |
| 2．1．2 BP算法的形成 | 第17-19页 |
| 2．2 误差逆传播神经网络结构与学习规则 | 第19-26页 |
| 2．3 误差逆传播学习规则的数学推导 | 第26-31页 |
| 2．4 误差逆传播算法的具体步骤和流程图 | 第31-34页 |
| 2．5 BP神经网络模型的改进 | 第34-50页 |
| 2．5．1 BP模型网络结构的改进 | 第35-37页 |
| 2．5．2 BP模型学习算法的改进 | 第37-40页 |
| 2．5．3 前馈神经网络的几种新学习算法研究 | 第40-50页 |
| 第三章 人工神经网络方法在地区宏观经济预测中的应用 | 第50-75页 |
| 3．1 人工神经网络预测模型 | 第50-59页 |
| 3．1．1 预测系统的结构设计 | 第50-57页 |
| 3．1．2 关于映射区间的问题 | 第57-59页 |
| 3．2 预测模型的实现 | 第59-70页 |
| 3．2．1 预测指标输入数据的确定 | 第59-65页 |
| 3．2．2 网络输出结果 | 第65-68页 |
| 3．2．3 预测结果分析 | 第68-69页 |
| 3．2．4 预测的可靠性分析 | 第69页 |
| 3．2．5 对辽宁省经济发展的一点分析 | 第69-70页 |
| 3．3 神经网络预测系统的特点 | 第70-71页 |
| 3．4 与其它预测模型的对比分析 | 第71-75页 |
| 第四章 人工神经网络方法在公路网总里程需求预测中的应用 | 第75-78页 |
| 4．1 概述 | 第75页 |
| 4．2 神经网络预测模型及结果 | 第75-78页 |
| 第五章 计算软件的设计及预测结果的分析 | 第78-83页 |
| 5．1 程序的结构及功能 | 第78-79页 |
| 5．2 预测软件结构层次图 | 第79-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |