| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 影响工程造价因素的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 宏观经济影响的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 小波神经网络的研究综述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16-18页 |
| 第二章 工程造价的相关因素分析 | 第18-25页 |
| 2.1 从建设工程计价及造价特点及功能来分析其对宏观经济的影响 | 第18-21页 |
| 2.1.1 从建设工程计价及造价特点的角度分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 从建设工程造价功能的角度分析 | 第19-21页 |
| 2.2 从效应的角度分析造价对宏观经济的影响 | 第21-22页 |
| 2.2.1 实际余额效应 | 第21页 |
| 2.2.2 微观效应 | 第21页 |
| 2.2.3 部门转移效应 | 第21页 |
| 2.2.4 供给冲击效应 | 第21-22页 |
| 2.2.5 财富效应 | 第22页 |
| 2.3 与工程造价相关因素的定性分析 | 第22-23页 |
| 2.4 主要宏观经济变量对工程造价的影响 | 第23-25页 |
| 2.4.1 GDP对工程造价的影响 | 第23页 |
| 2.4.2 利率对工程造价的影响 | 第23-24页 |
| 2.4.3 CPI对工程造价的影响 | 第24页 |
| 2.4.4 施工单位数对工程造价的影响 | 第24-25页 |
| 第三章 相关理论介绍 | 第25-38页 |
| 3.1 神经网络 | 第25-30页 |
| 3.1.1 神经元模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 神经网络的主要特点 | 第26-27页 |
| 3.1.3 神经网络的三大要素 | 第27-30页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第30-32页 |
| 3.3 小波分析 | 第32-38页 |
| 3.3.1 小波定义 | 第33-35页 |
| 3.3.2 连续小波变换 | 第35-36页 |
| 3.3.3 离散小波变化与框架 | 第36-37页 |
| 3.3.4 多尺度分析 | 第37-38页 |
| 第四章 小波神经网络 | 第38-45页 |
| 4.1 小波神经网络的分类 | 第38-39页 |
| 4.2 网络结构的确定 | 第39-40页 |
| 4.3 参数的初始化 | 第40-42页 |
| 4.4 小波神经网络学习算法 | 第42-44页 |
| 4.5 小波神经网络优点 | 第44-45页 |
| 第五章 基于小波神经网络的工程造价预测 | 第45-53页 |
| 5.1 数据选择与处理 | 第45-46页 |
| 5.2 先导变量的确定 | 第46-50页 |
| 5.3 预测模型网络设计 | 第50-51页 |
| 5.4 预测结果分析 | 第51-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 主要结论 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 发表论文和参与科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |