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 |
