| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第13-14页 |
| 1.1.3 研究目的 | 第14页 |
| 1.1.4 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 建筑工程造价估算国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 已有建筑工程造价估算研究存在的问题与不足 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第20-23页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第21页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第21-23页 |
| 第二章 建筑工程造价与估算概述 | 第23-28页 |
| 2.1 建筑工程造价的概念及构成 | 第23-24页 |
| 2.2 建筑工程造价估算 | 第24-26页 |
| 2.2.1 建筑工程造价估算的概念 | 第24页 |
| 2.2.2 建筑工程造价估算的内容 | 第24-25页 |
| 2.2.3 工程造价估算的计价依据 | 第25-26页 |
| 2.3 建筑工程造价应对时代发展的要求 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 工程造价估算影响因素分析 | 第28-33页 |
| 3.1 从工程造价的构成进行识别 | 第28-29页 |
| 3.1.1 人工费 | 第28-29页 |
| 3.1.2 材料设备费 | 第29页 |
| 3.1.3 施工机械使用费 | 第29页 |
| 3.2 从工程建设的内部因素进行识别 | 第29-31页 |
| 3.2.1 建设项目所在的地区差异 | 第29页 |
| 3.2.2 建设项目的建设需求 | 第29-31页 |
| 3.3 宏观经济对工程造价的影响 | 第31页 |
| 3.3.1 地区生产总值（GDP）对工程造价的影响 | 第31页 |
| 3.3.2 商品零售价格总指数（RPI）对工程造价的影响 | 第31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 建筑工程造价估算模型的构建 | 第33-49页 |
| 4.1 估算模型特征变量的选取 | 第33-38页 |
| 4.1.1 特征变量选取原则：量价结合 | 第34页 |
| 4.1.2 工程造价估算阶段的特点 | 第34-35页 |
| 4.1.3 量因素的特征变量选取 | 第35-36页 |
| 4.1.4 价因素的特征变量选取 | 第36-37页 |
| 4.1.5 其它影响因素指标及量化 | 第37-38页 |
| 4.1.6 输出变量的选取 | 第38页 |
| 4.2 基于人工神经网络Levenberg-Marquardt算法的估算模型构建 | 第38-46页 |
| 4.2.1 人工神经网络概述 | 第39-41页 |
| 4.2.2 Levenberg-Marquardt算法的特点与优势 | 第41-46页 |
| 4.3 平均影响值(MIV)算法 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 建筑工程造价估算模型实证与分析 | 第49-75页 |
| 5.1 工程项目数据收集 | 第49-54页 |
| 5.2 计算模型的仿真分析 | 第54-73页 |
| 5.2.1 模型实现计算环境简介 | 第54页 |
| 5.2.2 计算模型运算流程 | 第54-55页 |
| 5.2.3 数据预处理 | 第55-63页 |
| 5.2.4 计算模型仿真演算 | 第63-65页 |
| 5.2.5 计算结果 | 第65-68页 |
| 5.2.6 与BP神经网络计的对比分析 | 第68-69页 |
| 5.2.7 MIV评价仿真计算 | 第69-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-79页 |
| 6.1 结论 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
