| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-16页 |
| ·选题背景 | 第11-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·国外研究现状 | 第16-17页 |
| ·国内研究现状 | 第17-18页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·研究方法 | 第19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| ·本文的创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 相关理论综述 | 第21-35页 |
| ·房地产项目投资风险理论概述 | 第21-29页 |
| ·风险概述 | 第21-22页 |
| ·房地产项目投资风险概述 | 第22-24页 |
| ·房地产项目投资风险分析 | 第24-29页 |
| ·粗糙集理论 | 第29-32页 |
| ·粗糙集简介 | 第29-30页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第32-34页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第32页 |
| ·BP 神经网络理论基础 | 第32-34页 |
| ·粗糙集与 BP 网络结合的可行性 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 房地产项目前期投资风险评价指标体系的构建 | 第35-51页 |
| ·房地产项目前期工作概述 | 第35-40页 |
| ·房地产项目前期的界定 | 第35-36页 |
| ·房地产项目前期工作的主要内容 | 第36-39页 |
| ·房地产项目前期工作的重要性 | 第39-40页 |
| ·房地产项目前期投资风险因素分析 | 第40-47页 |
| ·自然风险 | 第40页 |
| ·社会风险 | 第40-42页 |
| ·经济风险 | 第42-44页 |
| ·政策风险 | 第44-45页 |
| ·技术风险 | 第45-46页 |
| ·管理风险 | 第46-47页 |
| ·房地产项目前期投资风险评价指标体系的构建 | 第47-50页 |
| ·指标体系的构建原则 | 第48-49页 |
| ·指标体系的建立 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于 RS-BPNN 的房地产项目前期投资风险评价模型 | 第51-62页 |
| ·RS-BPNN 在房地产项目前投资风险评价可行性分析 | 第51-52页 |
| ·RS-BP 神经网络的基本思想 | 第52页 |
| ·RS-BP 神经网络风险评价模型的建立 | 第52-59页 |
| ·基于粗糙集的数据约简 | 第52-56页 |
| ·BP 神经网络模型设计 | 第56-59页 |
| ·RS-BP 神经网络风险评价模型的 MATLAB 实现 | 第59-61页 |
| ·MATLAB 软件简介 | 第59-60页 |
| ·MATLAB 具体应用过程 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 实证分析与研究 | 第62-70页 |
| ·项目概况 | 第62-63页 |
| ·模型验证 | 第63-69页 |
| ·数据收集与处理 | 第63-64页 |
| ·样本学习与网络仿真 | 第64-68页 |
| ·实例分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第79-80页 |
