| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-15页 |
| 1.2.1 输变电工程造价影响因素分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智能算法国内外研究现状及发展动态 | 第12-13页 |
| 1.2.3 输变电工程造价预测研究现状及发展动态 | 第13-14页 |
| 1.2.4 输变电工程造价评价研究现状及发展动态 | 第14-15页 |
| 1.3 研究思路及框架 | 第15-17页 |
| 第2章 四川省输变电工程项目造价分析 | 第17-23页 |
| 2.1 样本情况 | 第17页 |
| 2.2 四川省输变电工程总体造价分析 | 第17-22页 |
| 2.2.1 总体造价水平 | 第17-19页 |
| 2.2.2 分项费用分析 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 输变电工程造价影响因素分析 | 第23-49页 |
| 3.1 输变电工程造价影响因素的识别 | 第24-31页 |
| 3.1.1 全过程造价关键管控环节划分 | 第24-25页 |
| 3.1.2 全过程造价因素的识别 | 第25-28页 |
| 3.1.3 自然因素的识别 | 第28-29页 |
| 3.1.4 技术条件的识别 | 第29-31页 |
| 3.2 输变电工程造价影响因素度量分析方法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 主成分分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 通径分析 | 第32-33页 |
| 3.3 四川省输变电工程造价影响因素实证分析 | 第33-48页 |
| 3.3.1 变电工程影响因素分析 | 第33-41页 |
| 3.3.2 线路工程影响因素分析 | 第41-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 输变电工程造价智能预测模型 | 第49-81页 |
| 4.1 模型分析与改进 | 第49-60页 |
| 4.1.1 模糊聚类算法(FCM) | 第49-51页 |
| 4.1.2 粒子群优化的BP网络(PSO-BP) | 第51-55页 |
| 4.1.3 最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第55-57页 |
| 4.1.4 基于网格搜索法优化的支持向量机(GridSearch-SVM) | 第57-58页 |
| 4.1.5 模型适用性比较 | 第58-59页 |
| 4.1.6 基于组合聚类的输变电工程造价智能预测模型 | 第59-60页 |
| 4.2 实证分析 | 第60-77页 |
| 4.2.1 110kV变电工程造价智能组合聚类-预测模型分析 | 第60-69页 |
| 4.2.2 110kV线路工程造价智能组合聚类-预测模型分析 | 第69-77页 |
| 4.3 智能预测模型评价 | 第77-79页 |
| 4.3.1 准确性比较 | 第77-78页 |
| 4.3.2 效率比较 | 第78-79页 |
| 4.3.3 评价结果与建议 | 第79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第5章 输变电工程造价智能评价模型 | 第81-101页 |
| 5.1 输变电工程造价评价体系建立原则及建立思路 | 第81-82页 |
| 5.1.1 指标体系的建立原则 | 第81-82页 |
| 5.1.2 指标体系的建立思路 | 第82页 |
| 5.2 基于支持向量机的输变电工程造价智能评价模型 | 第82-90页 |
| 5.2.1 造价评价指标体系 | 第82-84页 |
| 5.2.2 评价指标的标准化 | 第84-86页 |
| 5.2.3 指标权重的确定 | 第86-88页 |
| 5.2.4 基于TOPSIS法的“典型造价”选取 | 第88-89页 |
| 5.2.5 支持向量机评价分析模型 | 第89-90页 |
| 5.3 实证分析 | 第90-100页 |
| 5.3.1 基于支持向量机的110kV变电工程造价智能评价模型分析 | 第90-94页 |
| 5.3.2 基于支持向量机的110kV线路工程造价智能评价模型分析 | 第94-100页 |
| 5.4 本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第101-114页 |
| 参考文献 | 第114-118页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120页 |
