| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 简要述评 | 第14页 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第15-16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16-17页 |
| 第2章 EPC项目施工阶段进度与成本集成控制研究 | 第17-27页 |
| 2.1 EPC总承包模式项目概述 | 第17-18页 |
| 2.2 EPC项目施工阶段进度与成本的相互作用机理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 工程项目施工阶段进度与成本的关系 | 第18-20页 |
| 2.2.2 EPC项目进度与成本集成控制相关理论 | 第20-22页 |
| 2.3 挣值法基本原理 | 第22-26页 |
| 2.3.1 挣值基本要素 | 第22-24页 |
| 2.3.2 挣值法的基本流程 | 第24-25页 |
| 2.3.3 挣值法的偏差分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 EPC项目进度—成本预测研究相关理论 | 第27-35页 |
| 3.1 EPC项目进度—成本预测研究 | 第27-32页 |
| 3.1.1 EPC项目进度—成本预测的目的 | 第27-28页 |
| 3.1.2 常见的EPC项目进度—成本预测方法 | 第28-32页 |
| 3.2 EPC项目施工阶段进度—成本影响因素分析 | 第32-33页 |
| 3.3 EPC项目进度—成本预测模型的设计原则 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于SVM-EVM的组合预测模型研究 | 第35-52页 |
| 4.1 组合预测模型的基本原理 | 第35-43页 |
| 4.1.1 EVM存在的缺陷 | 第36-37页 |
| 4.1.2 运用支持向量机进行预测的优点 | 第37-38页 |
| 4.1.3 支持向量机原理 | 第38-43页 |
| 4.2 基于SVM-EVM的组合预测模型建立 | 第43-48页 |
| 4.2.1 预测参数的选择 | 第44页 |
| 4.2.2 预测模型的建立 | 第44-45页 |
| 4.2.3 预测模型参数选取 | 第45-48页 |
| 4.2.4 组合模型需要解决的问题 | 第48页 |
| 4.3 粒子群对组合预测模型的参数优化 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 EPC项目进度—成本预测案例分析 | 第52-68页 |
| 5.1 项目情况简介 | 第52-54页 |
| 5.2 项目的挣值分析 | 第54-60页 |
| 5.3 EPC项目进度—成本预测仿真 | 第60-67页 |
| 5.3.1 软件选择及算法流程 | 第60-61页 |
| 5.3.2 SVM-EVM组合预测模型算法与仿真 | 第61-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第73-74页 |