| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-19页 |
| 1.2 文献综述 | 第19-27页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第27-30页 |
| 2 概念界定与理论基础 | 第30-43页 |
| 2.1 建筑工程造价与估算 | 第30-33页 |
| 2.2 神经网络 | 第33-36页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第36-38页 |
| 2.4 灰色系统理论 | 第38-40页 |
| 2.5 灰色理论与BP神经网络的融合 | 第40-42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于层次分析法的工程特征向量选取 | 第43-56页 |
| 3.1 工程特征因素概述 | 第43-45页 |
| 3.2 基于层次分析法的特征向量分析 | 第45-55页 |
| 3.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 BP神经网络的改进与初步设计 | 第56-66页 |
| 4.1 标准BP神经网络的学习 | 第56-59页 |
| 4.2 改进BP神经网络的学习 | 第59-62页 |
| 4.3 改进BP神经网络的初步设计 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 基于改进BP神经网络工程造价估算模型的建立与优化 | 第66-80页 |
| 5.1 样本数据库的建立 | 第66-68页 |
| 5.2 模型的MATLAB实现 | 第68-73页 |
| 5.3 模型的训练与仿真 | 第73-75页 |
| 5.4 基于遗传算法优化的工程造价估算模型 | 第75-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 实证分析 | 第80-90页 |
| 6.1 待估算工程项目概况与数据处理 | 第80页 |
| 6.2 同地区相似工程数据收集与处理 | 第80-84页 |
| 6.3 模型的训练与学习 | 第84-85页 |
| 6.4 待估算项目的实证验算 | 第85-89页 |
| 6.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 7 结论与展望 | 第90-92页 |
| 7.1 研究总结 | 第90-91页 |
| 7.2 创新点 | 第91页 |
| 7.3 不足与展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-97页 |
| 附录 1 | 第97-100页 |
| 附录 2 | 第100-101页 |
| 作者简历 | 第101-103页 |
| 学位论文数据集 | 第103页 |