| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1．1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1．2 投资预测的发展及国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 我国公路投资预测体系的研究现状 | 第9-13页 |
| 1．3．1 现行概预算管理制度的缺陷分析 | 第10-12页 |
| 1．3．2 对现行概预算体系的改进构想 | 第12-13页 |
| 1．4 研究的目的和意义 | 第13-15页 |
| 第2章 公路工程投资基本现状的分析 | 第15-30页 |
| 2．1 公路工程投资及计价属性 | 第15-17页 |
| 2．2 公路工程投资的构成 | 第17-18页 |
| 2．3 提高公路投资控制有效性的条件 | 第18-23页 |
| 2．3．1 公路工程投资控制的意义 | 第19-21页 |
| 2．3．2 进行有效投资控制的要素和条件 | 第21-23页 |
| 2．4 公路工程造价的现状分析 | 第23-26页 |
| 2．4．1 公路工程造价的特点 | 第24-25页 |
| 2．4．2 各阶段工程造价的作用及其关系 | 第25-26页 |
| 2．4．3 加强可行性研究工作，提高投资估算的准确性 | 第26页 |
| 2．5 公路工程投资失控的原因分析 | 第26-29页 |
| 2．5．1 决策阶段造成的投资失误 | 第26-27页 |
| 2．5．2 设计阶段投资失控的原因 | 第27-28页 |
| 2．5．3 建设实施阶段投资失控的原因 | 第28-29页 |
| 2．6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人工神经网络的基础理论研究 | 第30-37页 |
| 3．1 神经网络的基本理论 | 第30-31页 |
| 3．1．1 神经网络的特点 | 第30页 |
| 3．1．2 神经网络的模型和算法 | 第30-31页 |
| 3．2 对BP神经网络模型与算法的改进 | 第31-36页 |
| 3．2．1 BP模型网络结构的改进 | 第31-32页 |
| 3．2．2 BP模型学习算法的改进 | 第32-36页 |
| 3．3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 现有公路工程投资预测模型的比较与分析 | 第37-44页 |
| 4．1 国外的投资估算模型 | 第37-40页 |
| 4．1．1 单位面积造价模型 | 第37-40页 |
| 4．1．2 回归模型 | 第40页 |
| 4．2 我国的投资估算模型 | 第40-42页 |
| 4．3 模型的分析与比较 | 第42页 |
| 4．4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 人工神经网络预测模型的实例分析 | 第44-50页 |
| 5．1 路基工程投资估算神经网络模型的建立与实例分析 | 第44-46页 |
| 5．2 建筑材料价格预测神经网络模型的实例比较 | 第46-49页 |
| 5．2．1 模型的比较 | 第46-47页 |
| 5．2．2 实例分析与比较 | 第47-49页 |
| 5．3 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历 | 第56页 |