| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·报价决策国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容与基本结构 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文基本结构 | 第13-14页 |
| 2 报价预测影响因素分析 | 第14-23页 |
| ·工程量清单计价模式下投标报价简述 | 第14-17页 |
| ·投标报价形成过程简述 | 第14页 |
| ·工程量清单计价费用构成 | 第14-16页 |
| ·报价水平影响因素分析 | 第16-17页 |
| ·标高金与标高率概念的引入 | 第17-18页 |
| ·标高金概念的引入 | 第17-18页 |
| ·标高率概念的引入 | 第18页 |
| ·标高金影响因素分析 | 第18-22页 |
| ·标高金影响因素研究现状 | 第18-19页 |
| ·标高金影响因素分析 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 径向基函数神经网络理论基础 | 第23-36页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第23-32页 |
| ·生物神经元的结构 | 第23-24页 |
| ·人工神经元模型 | 第24-26页 |
| ·神经网络的结构和运作机理 | 第26-27页 |
| ·神经网络的数学模型 | 第27-29页 |
| ·神经网络的学习方式与学习算法 | 第29-31页 |
| ·神经网络的特点与应用 | 第31-32页 |
| ·径向基函数神经网络原理 | 第32-34页 |
| ·径向基函数神经网络模型结构 | 第32-33页 |
| ·径向基函数神经网络的学习算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 4 基于 RBF 神经网络的标高率预测模型设计 | 第36-42页 |
| ·径向基函数神经网络的实现 | 第36-37页 |
| ·MATLAB 软件简述 | 第36-37页 |
| ·径向基函数神经网络的实现 | 第37页 |
| ·关键因素数据矩阵的建立 | 第37-39页 |
| ·关键因素变量体系的建立 | 第37-38页 |
| ·关键因素数据矩阵的建立 | 第38-39页 |
| ·标高率决策模型的建立 | 第39-40页 |
| ·数据准备 | 第39页 |
| ·数据处理与模型的创建与训练 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 5 基于 RBF 神经网络的标高率预测模型在报价中的应用 | 第42-54页 |
| ·关键因素数据矩阵的建立 | 第42-43页 |
| ·标高率决策模型的建立 | 第43-52页 |
| ·数据准备 | 第43-44页 |
| ·模型创建与训练 | 第44-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |