基于神经网络的南京市房地产市场预警系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 问题的提出 | 第8-14页 |
| ·选题依据 | 第8-9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外房地产预警研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内房地产预警研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外房地产预警的研究现状 | 第11页 |
| ·神经网络发展与运用 | 第11-12页 |
| ·研究思路和研究内容 | 第12-14页 |
| ·研究思路 | 第12页 |
| ·主要内容 | 第12-14页 |
| 2 南京市房地产预警系统 | 第14-24页 |
| ·南京市房地产预警系统概述 | 第14页 |
| ·南京市房地产预警系统结构 | 第14-15页 |
| ·南京市预警系统运行流程 | 第15-16页 |
| ·已完成的两种预警方法的实证研究 | 第16-20页 |
| ·基于神经网络预警方法的指标体系 | 第20-22页 |
| ·预警指标选取的原则 | 第20-21页 |
| ·基于神经网络的预警指标体系 | 第21-22页 |
| ·各种预警方法的对比分析 | 第22-24页 |
| ·景气循环预警方法 | 第22-23页 |
| ·综合预警方法 | 第23页 |
| ·神经网络预警方法 | 第23-24页 |
| 3 神经网络理论 | 第24-28页 |
| ·神经网络概述 | 第24页 |
| ·神经网络的特点 | 第24页 |
| ·神经网络模型 | 第24-28页 |
| ·神经元结构模型 | 第25-26页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第26页 |
| ·神经网络的学习方式及学习算法 | 第26-28页 |
| 4 神经网络预测法研究 | 第28-50页 |
| ·神经网络预测法的介绍 | 第28-29页 |
| ·反向传播（BP）神经网络 | 第29-31页 |
| ·BP网络结构 | 第29页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第29-31页 |
| ·单指标预测模型 | 第31-33页 |
| ·应用研究 | 第33-50页 |
| 5 基于神经网络的房地产预警方法研究 | 第50-58页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·神经网络模式识别在房地产预警中的运用 | 第50-51页 |
| ·模式识别定义 | 第50页 |
| ·神经网络模式识别如何运用于房地产预警 | 第50-51页 |
| ·房地产预警神经网络模型 | 第51-52页 |
| ·应用研究 | 第52-58页 |
| 6 南京市房地产市场预警分析及政策建议 | 第58-66页 |
| ·南京市房地产市场预警分析 | 第58-61页 |
| ·基于神经网络预警方法的房地产市场预警分析 | 第58-60页 |
| ·基于景气循环预警方法的房地产市场预警分析 | 第60页 |
| ·基于综合模拟预警方法的房地产市场预警分析 | 第60-61页 |
| ·预警结论 | 第61页 |
| ·政策建议 | 第61-66页 |
| ·政策研究 | 第61-64页 |
| ·对策建议 | 第64-66页 |
| 7 结束语 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
