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天津市住宅小区同时系数预测系统的研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 同时系数预测方法第10-11页
        1.2.2 同时系数系统开发第11页
    1.3 本文的主要工作第11-13页
第2章 数据预处理第13-26页
    2.1 同时系数影响因素体系的构建第13-14页
        2.1.1 住宅小区同时系数影响因素分析第13-14页
        2.1.2 住宅小区同时系数影响因素指标体系第14页
    2.2 数据预处理第14-22页
        2.2.1 实地数据收集第15-20页
        2.2.2 指标集归一化第20-22页
    2.3 模糊C均值聚类分析第22-25页
        2.3.1 模糊C均值聚类算法相关理论第22-23页
        2.3.2 住宅小区样本集的聚类分析第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于神经网络的同时系数预测模型第26-33页
    3.1 Elman神经网络理论第26-28页
        3.1.1 Elman神经网络结构及算法第26-27页
        3.1.2 Elman神经网络预测流程第27-28页
    3.2 Elman神经网络预测模型的建立第28-29页
        3.2.1 输入变量与输出变量的选取第28-29页
        3.2.2 网络参数第29页
    3.3 Elman神经网络预测模型的求解第29-32页
        3.3.1 训练样本的同时系数仿真分析第29-31页
        3.3.2 预测样本的同时系数预测分析第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 住宅小区同时系数预测系统的开发第33-44页
    4.1 总体设计第33-35页
        4.1.1 需求概述第33页
        4.1.2 运行环境第33页
        4.1.3 系统结构第33-34页
        4.1.4 模块结构第34页
        4.1.5 模块层次介绍第34-35页
    4.2 系统主要技术介绍第35-38页
        4.2.1 WPF介绍第35-36页
        4.2.2 MVVM设计模式第36-37页
        4.2.3 MVVMlight框架第37-38页
    4.3 数据库设计第38-43页
        4.3.1 数据库清单列表第38-39页
        4.3.2 数据库具体表设计第39-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第5章 住宅小区同时系数预测系统的功能实现第44-56页
    5.1 功能模块结构第44-45页
    5.2 详细模块介绍第45-55页
        5.2.1 用户登录第45-46页
        5.2.2 用户管理模块第46-47页
        5.2.3 权限管理模块第47页
        5.2.4 数据管理模块第47-51页
        5.2.5 聚类分析模块第51-52页
        5.2.6 同时系数预测模块第52-54页
        5.2.7 用户密码修改模块第54-55页
    5.3 本章小结第55-56页
第6章 结论与展望第56-57页
参考文献第57-60页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第60-61页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第61-62页
致谢第62页

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