| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 问题的提出 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·本论文研究角度、研究方法、研究意义及主要研究内容 | 第13-16页 |
| ·研究角度 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究目的及意义 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 人工神经网络的理论研究 | 第16-24页 |
| ·人工神经网络概述 | 第16-20页 |
| ·人工神经网络研究发展简介 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络国内外研究状况 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第18-20页 |
| ·BP神经网络 | 第20-23页 |
| ·BP模型 | 第21页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络应用优势分析 | 第23-24页 |
| 3 普通商品住宅价格及形成机制 | 第24-33页 |
| ·普通商品住宅价格概述 | 第24-28页 |
| ·普通商品住宅的界定 | 第24页 |
| ·普通商品住宅价格的特征 | 第24-26页 |
| ·普通商品住宅价格的内涵 | 第26-28页 |
| ·普通商品住宅价格的构成 | 第28页 |
| ·普通商品住宅价格的形成机制 | 第28-32页 |
| ·普通商品住宅价格的决定 | 第28-30页 |
| ·普通商品住宅价格的形成机制 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 普通商品住宅价格影响因素及指标体系 | 第33-53页 |
| ·影响因素的分析 | 第33-40页 |
| ·人口因素 | 第36页 |
| ·社会因素 | 第36-37页 |
| ·经济因素 | 第37-38页 |
| ·政策因素 | 第38-39页 |
| ·区位因素 | 第39页 |
| ·其他因素 | 第39-40页 |
| ·指标体系的建立 | 第40-51页 |
| ·备选指标 | 第40-44页 |
| ·指标的量化 | 第44页 |
| ·指标的筛选 | 第44-51页 |
| ·指标体系的建立 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 5 普通商品住宅价格预警模型的建立 | 第53-62页 |
| ·预警指标与方法的选择 | 第53-54页 |
| ·预警指标警度与警界的确定 | 第54-56页 |
| ·预警指标的测算 | 第56-61页 |
| ·合理价格评价指标体系的建立 | 第57页 |
| ·合理价格评价模型的建立 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 西安市普通商品住宅价格的ANN预警模型的实证研究 | 第62-72页 |
| ·模型建立相关问题说明 | 第62-63页 |
| ·模型实证研究时间范围确定 | 第62页 |
| ·模型实证研究空间范围设定 | 第62-63页 |
| ·西安市普通商品住宅价格的ANN预警模型的建立 | 第63-68页 |
| ·样本数据的选取 | 第63-66页 |
| ·训练集的确定 | 第66页 |
| ·BP神经网络结构的确定 | 第66页 |
| ·BP神经网络模型的MATLAP实现 | 第66-68页 |
| ·西安市普通商品住宅价格预警指标计算 | 第68-69页 |
| ·合理价格Ph | 第68-69页 |
| ·市场价格Ps | 第69页 |
| ·预警指标K | 第69页 |
| ·西安市普通商品住宅价格预警分析 | 第69-72页 |
| 7 结论 | 第72-74页 |
| ·本论文研究成果 | 第72页 |
| ·后续研究工作的提出 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 附录 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第77页 |