| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外建筑业发展评价研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外建筑业发展评价研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内建筑业发展评价研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究方法、内容与技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·技术路线 | 第12-13页 |
| 2 建筑业产业地位分析 | 第13-19页 |
| ·建筑业改革开放以来的发展成果 | 第13-16页 |
| ·建筑业支柱产业地位 | 第16-18页 |
| ·消耗系数分析 | 第16-17页 |
| ·波及效果分析 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 建筑业发展效率综合评价 | 第19-32页 |
| ·数据包络分析(DEA)评价理论 | 第19-23页 |
| ·DEA方法概述及评价模型原理 | 第19-20页 |
| ·C2R模型及其有效性分析 | 第20-23页 |
| ·基于DEA的建筑业发展效率综合评价 | 第23-31页 |
| ·建筑业发展效率评价指标体系 | 第24-25页 |
| ·数据来源及缺失数据处理 | 第25-27页 |
| ·DEA模型建立与求解 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 建筑业经济发展预测 | 第32-51页 |
| ·因子分析理论 | 第32-34页 |
| ·因子分析模型 | 第32-33页 |
| ·因子分析模型计算步骤 | 第33-34页 |
| ·SPSS软件概述 | 第34页 |
| ·BP神经网络理论 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络的学习流程 | 第36-37页 |
| ·MATLAB环境简介 | 第37-38页 |
| ·基于因子分析和BP神经网络的建筑业经济发展预测模型 | 第38-50页 |
| ·预测模型的建立 | 第38-39页 |
| ·因子分析 | 第39-43页 |
| ·BP神经网络模型 | 第43-47页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络模型的仿真及预测 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论及展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |