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基于级联神经网络的建筑业人工成本预测研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
1 绪论第8-18页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-13页
    1.3 研究目的、意义和内容第13-14页
        1.3.1 研究目的第13页
        1.3.2 研究意义第13页
        1.3.3 研究内容第13-14页
    1.4 研究方法和路线第14-15页
        1.4.1 研究方法第14页
        1.4.2 研究路线第14-15页
    1.5 论文结构第15-18页
2 人工成本理论第18-26页
    2.1 人工成本概论第18-23页
        2.1.1 人工成本的演变过程第18页
        2.1.2 国外人工成本概念及构成要素第18-21页
        2.1.3 我国人工成本概念及构成第21-23页
    2.2 人工成本管理第23-25页
        2.2.1 我国人工成本指标管理第23-24页
        2.2.2 人工成本管理研究第24-25页
    2.3 本章小结第25-26页
3 建筑业人工成本管理第26-32页
    3.1 我国建筑业人工成本管理第26-29页
        3.1.1 建筑业人工成本发展趋势第26-27页
        3.1.2 建筑业人工成本管理现状及问题第27-29页
    3.2 美国建建筑业人工成本管理与借鉴第29-31页
        3.2.1 美国建筑业人工成本的相关法律和协议第29-30页
        3.2.2 美国建筑业人工成本的统计方法第30-31页
    3.3 本章小结第31-32页
4 问卷调查与数据分析第32-46页
    4.1 问卷因素的识别第32-36页
        4.1.1 基于文献识别影响因素第32-35页
        4.1.2 基于专家访谈的因素筛选第35-36页
    4.2 问卷设计第36-37页
        4.2.1 问卷结构第36页
        4.2.2 问卷预调查第36-37页
    4.3 问卷数据回收情况第37-38页
    4.4 因子分析第38-39页
    4.5 数据分析第39-44页
        4.5.1 关键因素识别的步骤第39-40页
        4.5.2 人工成本的关键影响因素第40-44页
    4.6 本章小结第44-46页
        4.6.1 宏观经济市场因素(F3)第44页
        4.6.2 行业因素(F4)第44-45页
        4.6.3 企业因素(F5)第45页
        4.6.4 建造成本因素(F2)第45页
        4.6.5 施工建造因素(F1)第45-46页
5 人工成本预测模型第46-62页
    5.1 人工成本预测现状第46-49页
        5.1.1 人工成本预测预警制度第46-47页
        5.1.2 人工成本预测方法第47-48页
        5.1.3 神经网络模型第48-49页
    5.2 创新性人工成本预测模型第49-54页
        5.2.1 级联神经网络基础框架及算法第49-52页
        5.2.2 级联神经网络交叉验证(Cross-validation)第52-53页
        5.2.3 级联神经网络特征选择(Feature Selection)第53-54页
    5.3 实际案例分析第54-60页
        5.3.1 背景介绍第54-55页
        5.3.2 数据收集处理第55-59页
        5.3.3 对比分析第59-60页
    5.4 本章小结第60-62页
6 总结与展望第62-66页
    6.1 研究发现第62页
    6.2 措施建议第62-64页
        6.2.1 以管理方法降低人工成本第62-63页
        6.2.2 以技术组织措施降低人工成本第63-64页
        6.2.3 以人力资源发展战略降低人工成本第64页
    6.3 展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-76页
附录第76-78页
    A. 作者在攻读学位期间取得的成果目录第76页
    B. 关于“建筑业人工成本的影响因素研究”的调查问卷第76-78页

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