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基于FPR-ANN的建筑工程成本预测模型研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 提出问题第7-9页
        1.1.1 工程成本预测的重要意义第7-8页
        1.1.2 目前工程成本预测中存在的问题第8页
        1.1.3 研究建立工程成本预测模型的意义第8-9页
    1.2 论文研究技术路线第9-10页
    1.3 论文主要内容及结构第10-11页
第二章 文献综述第11-19页
    2.1 国外工程造价预测研究现状第11-12页
    2.2 我国工程造价预测发展研究现状第12-18页
        2.2.1 我国传统的工程造价估算方法第12-14页
        2.2.2 我国工程造价预测研究现状第14-18页
    2.3 小结第18-19页
第三章 工程成本预测指标体系建立第19-25页
    3.1 工程成本预测指标提取第20-21页
        3.1.1 列举指标第20页
        3.1.2 分析提取指标第20-21页
    3.2 工程成本预测指标分析第21-23页
        3.2.1 层数第21页
        3.2.2 层高第21-22页
        3.2.3 结构形式第22页
        3.2.4 基础类型第22页
        3.2.5 基础处理第22页
        3.2.6 门窗类型第22页
        3.2.7 内外墙、楼面装饰第22-23页
        3.2.8 墙体材料第23页
        3.2.9 工程造价指数第23页
    3.3 构建工程成本预测指标体系第23-24页
    3.4 小结第24-25页
第四章 利用模糊模式识别确定工程相似度第25-33页
    4.1 模糊模式识别第25-28页
        4.1.1 模糊模式识别的间接方法第25-26页
        4.1.2 模糊贴近度第26-28页
    4.2 确定工程相似度第28-32页
        4.2.1 确定工程相似度步骤第28-29页
        4.2.2 计算工程相似度第29-32页
    4.3 小结第32-33页
第五章 运用BP 神经网络预测工程成本第33-50页
    5.1 BP 神经网络第33-36页
        5.1.1 基于BP 算法的多层前馈网络模型第33-34页
        5.1.2 BP 神经网络学习算法第34-35页
        5.1.3 BP 算法的程序实现第35-36页
    5.2 建立工程成本预测模型第36-39页
        5.2.1 预测建模流程第36页
        5.2.2 建立样本集第36-38页
        5.2.3 BP 神经网络结构设计第38页
        5.2.4 训练、检验BP 神经网络第38-39页
    5.3 算例分析第39-49页
        5.3.1 算例介绍第39页
        5.3.2 运用模糊贴近度选择工程样本第39-45页
        5.3.3 样本预测指标处理第45-47页
        5.3.4 运用BP 神经网络训练、检验样本工程第47-49页
        5.3.5 BP 神经网络进行算例预测第49页
    5.4 小结第49-50页
第六章 总结与展望第50-52页
    6.1 总结第50页
    6.2 本文的不足与展望第50-52页
参考文献第52-57页
发表论文和参加科研情况说明第57-58页
致谢第58页

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