| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-37页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第15-17页 |
| 1.3 相关研究综述 | 第17-31页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第31-35页 |
| 1.5 研究框架 | 第35-37页 |
| 第2章 餐饮空间声环境的调研及实施 | 第37-61页 |
| 2.1 实地访谈 | 第37-42页 |
| 2.2 实地问卷 | 第42-59页 |
| 2.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第3章 基于扎根理论的餐饮空间声环境分析 | 第61-77页 |
| 3.1 扎根理论解析 | 第61-64页 |
| 3.2 数据分析 | 第64-69页 |
| 3.3 影响餐饮空间内声环境评价因素的确定 | 第69-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第4章 大型餐饮空间声喜好评价 | 第77-119页 |
| 4.1 复合声源作用下的声环境评价 | 第77-91页 |
| 4.2 声源声喜好评价对声环境评价的影响 | 第91-101页 |
| 4.3 人口/社会因素对声源声喜好评价的影响 | 第101-108页 |
| 4.4 基于声喜好评价的声源排序分析 | 第108-117页 |
| 4.5 本章小结 | 第117-119页 |
| 第5章 大型餐饮空间声舒适度评价 | 第119-150页 |
| 5.1 复合声源作用下的声舒适度 | 第119-127页 |
| 5.2 各独立声源作用下的声舒适度 | 第127-138页 |
| 5.3 人口/社会因素对声舒适度评价的影响 | 第138-142页 |
| 5.4 不同类型餐饮空间内声舒适度比较分析 | 第142-148页 |
| 5.5 本章小结 | 第148-150页 |
| 第6章 大型餐饮空间声环境评价预测模型 | 第150-175页 |
| 6.1 研究假设 | 第150-151页 |
| 6.2 人工神经网络概述 | 第151-154页 |
| 6.3 基于BP神经网络的餐饮空间声环境评价预测模型构建 | 第154-167页 |
| 6.4 基于多元线性回归的餐饮空间声环境评价预测模型构建 | 第167-173页 |
| 6.5 BP神经网络预测模型与多元线性回归预测模型对比分析 | 第173-174页 |
| 6.6 本章小结 | 第174-175页 |
| 结论 | 第175-178页 |
| 参考文献 | 第178-190页 |
| 附录1 餐饮空间声环境问卷 | 第190-192页 |
| 附录2 餐饮空间声环境评价BP神经网络预测模型 | 第192-196页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第196-198页 |
| 致谢 | 第198-199页 |
| 个人简历 | 第199页 |
