| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究的现状及存在的主要问题 | 第9-11页 |
| 1.3 拟研究的主要内容及技术路线 | 第11-13页 |
| 第二章 绿色建筑评价体系及相关理论 | 第13-26页 |
| 2.1 国内外绿色建筑评价体系 | 第13-19页 |
| 2.1.1 国外绿色建筑评价体系综述与评价 | 第13-17页 |
| 2.1.2 国内绿色建筑评价体系介绍与评析 | 第17-19页 |
| 2.2 绿色建筑费用效益 | 第19-23页 |
| 2.2.1 绿色建筑费用效益相关理论 | 第20-21页 |
| 2.2.2 绿色建筑费用效益分析 | 第21-22页 |
| 2.2.3 绿色建筑费用效益分析的特点 | 第22页 |
| 2.2.4 费用效益分析的流程 | 第22-23页 |
| 2.3 人工神经网络理论 | 第23-26页 |
| 2.3.1 人工神经网络的发展史 | 第23-24页 |
| 2.3.2 人工神经网络的基本特征与应用 | 第24-25页 |
| 2.3.3 人工神经网络的工作原理 | 第25-26页 |
| 第三章 绿色建筑费用效益及综合评价指标体系 | 第26-33页 |
| 3.1 绿色建筑的费用效益指标 | 第26-27页 |
| 3.1.1 绿色建筑项目费用 | 第26-27页 |
| 3.1.2 绿色建筑项目效益 | 第27页 |
| 3.2 绿色建筑综合评价指标体系 | 第27-33页 |
| 3.2.1 指标体系的建立原则 | 第27-28页 |
| 3.2.2 指标体系的建立 | 第28-29页 |
| 3.2.3 评价指标各层次权重的确定 | 第29-33页 |
| 第四章 BP神经网络模型的建立及MATLAB实现 | 第33-39页 |
| 4.1 BP神经网络模型的设计 | 第33-34页 |
| 4.1.1 输入层单元数的确定 | 第33页 |
| 4.1.2 隐层的设计 | 第33页 |
| 4.1.3 输出层单元数的确定 | 第33-34页 |
| 4.2 BP神经网络模型的学习及测试 | 第34-36页 |
| 4.2.1 BP神经网络模型的学习 | 第34-35页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型的训练与测试 | 第35-36页 |
| 4.3 BP神经网络综合评价模型的MATLAB实现 | 第36-39页 |
| 第五章 案例分析 | 第39-43页 |
| 5.1 案例简介 | 第39-40页 |
| 5.2 案例评价 | 第40-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 总结 | 第43页 |
| 6.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 附录 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的科研论文和参与的项目 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 详细摘要 | 第53-63页 |