| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 总结与借鉴 | 第14页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 研究的创新点及难点 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第17-29页 |
| 2.1 投资估算的相关概念 | 第17-21页 |
| 2.1.1 投资估算的概念 | 第17-19页 |
| 2.1.2 投资估算的内容、作用及意义 | 第19-21页 |
| 2.2 高速公路工程投资估算的基本特点与影响因素 | 第21-22页 |
| 2.3 工程类别划分及投资估算编制深度 | 第22-26页 |
| 2.3.1 高速公路工程项目类别划分和高速公路等级的划分 | 第22-26页 |
| 2.3.2 投资估算的编制深度 | 第26页 |
| 2.4 高速公路工程投资估算的编制原则及依据 | 第26-28页 |
| 2.4.1 编制原则 | 第26-27页 |
| 2.4.2 编制依据 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 确定高速公路工程特征参数体系 | 第29-36页 |
| 3.1 高速公路工程特征参数的概念、分类、作用 | 第29-30页 |
| 3.1.1 高速公路工程特征参数的概念 | 第29页 |
| 3.1.2 工程特征参数的分类和作用 | 第29-30页 |
| 3.2 工程的特征参数编制应注意的问题 | 第30-31页 |
| 3.3 工程特征参数的编制步骤 | 第31-33页 |
| 3.4 灰色关联分析法 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 单隐层前馈神经网络极限算法 | 第36-47页 |
| 4.1 投资估算编制方法的分析 | 第36-38页 |
| 4.2 单隐层前馈神经网络极限算法 | 第38-39页 |
| 4.3 单隐层神经网络 | 第39-41页 |
| 4.3.1 人工神经网络 | 第39-40页 |
| 4.3.2 单隐层神经网络 | 第40-41页 |
| 4.4 单隐层前馈神经网络极限算法的计算过程 | 第41-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实证研究 | 第47-61页 |
| 5.1 工程特征参数的选择 | 第47-50页 |
| 5.1.1 灰色关联分析法确定工程特征参数体系的流程 | 第47-48页 |
| 5.1.2 灰色关联分析法确定工程特征参数 | 第48-50页 |
| 5.2 建立高速公路投资估算的单隐层前馈神经网络模型 | 第50-54页 |
| 5.3 实例计算 | 第54-58页 |
| 5.4 实例验证 | 第58页 |
| 5.5 计算机算法实现 | 第58-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 结论与本文存在的问题 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61-62页 |
| 6.2 本文存在的问题 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
