| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-11页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·选题意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第16-17页 |
| 2 房地产预警系统理论及方法的发展 | 第17-23页 |
| ·房地产预警系统相关概念 | 第17-18页 |
| ·房地产预警系统定义 | 第17页 |
| ·房地产预警系统的组成要素 | 第17页 |
| ·房地产预警系统的实施架构 | 第17-18页 |
| ·房地产市场预警的理论基础和神经网络预警研究现状 | 第18-23页 |
| ·预警理论基础 | 第18-19页 |
| ·房地产周期波动研究理论 | 第19-20页 |
| ·房地产市场周期波动的成因 | 第20-21页 |
| ·理论基础的整合和分析 | 第21-22页 |
| ·神经网络在经济预警领域的研究现状 | 第22-23页 |
| 3 基于神经网络的房地产市场预警体系 | 第23-32页 |
| ·房地产预警指标体系的建立 | 第23-24页 |
| ·房地产预警指标体系的建立的原则 | 第23页 |
| ·房地产市场预警指标的初步选择 | 第23-24页 |
| ·基于时差相关分析的预警指标分类 | 第24页 |
| ·神经网络在经济预警领域应用的可行性分析 | 第24-25页 |
| ·神经网络原理概述 | 第25-28页 |
| ·神经网络简介 | 第25-26页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第26-28页 |
| ·基于 BP 神经网络的房地产预警原理 | 第28-31页 |
| ·原理概述 | 第28-29页 |
| ·基于神经网络预警系统建模与分析的思路和步骤 | 第29-30页 |
| ·房地产市场的警度划分 | 第30-31页 |
| ·基于神经网络的房地产预警系统实施 | 第31-32页 |
| ·确定警兆指标 | 第31页 |
| ·确定预警时差 | 第31页 |
| ·预警系统建模 | 第31-32页 |
| 4 实证分析——天津房地产预警系统建模与分析 | 第32-45页 |
| ·天津市房地产市场发展概述 | 第32-33页 |
| ·天津市房地产市场预警指标体系 | 第33-35页 |
| ·预警指标的选择 | 第33-34页 |
| ·预警数据时间区间段的选择 | 第34-35页 |
| ·预警指标的分类 | 第35页 |
| ·天津市房地产市场警情判定 | 第35-37页 |
| ·警情指标的选择 | 第35-36页 |
| ·警度的划分 | 第36-37页 |
| ·天津市房地产市场预警的实施 | 第37-40页 |
| ·警兆指标的确定 | 第37页 |
| ·宏观经济发展指标 | 第37页 |
| ·房地产行业与宏观经济协调关系指标 | 第37-38页 |
| ·房地产行业发展速度指标 | 第38-40页 |
| ·房地产行业内部协调关系指标 | 第40页 |
| ·基于 BP 神经网络模型的构建 | 第40-43页 |
| ·神经网络预警模型的结构 | 第40-41页 |
| ·预警模型的训练 | 第41-42页 |
| ·BP 神经网络的测试 | 第42-43页 |
| ·天津市 2012 年房地产市场预警分析 | 第43页 |
| ·神经网络应用于房地产市场预警系统建模与分析的挑战 | 第43-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·本文研究成果和主要结论 | 第45页 |
| ·研究不足与后续研究的展望 | 第45页 |
| ·相关政策性建议 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 A 天津市房地产市场指标原始数据 | 第52-53页 |
| 附录 B MATLAB 中 BP 神经网络程序代码 | 第53-54页 |
| 附录 C MATLAB 中 BP 神经网络程序输出 | 第54-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56页 |
