摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-11页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
·选题背景及意义 | 第11-13页 |
·选题背景 | 第11-12页 |
·选题意义 | 第12-13页 |
·国内外研究现状 | 第13-17页 |
·国外研究现状 | 第13-15页 |
·国内研究现状 | 第15-16页 |
·存在的问题 | 第16-17页 |
·本文的研究内容、创新点及技术路线 | 第17-18页 |
·研究内容 | 第17页 |
·创新点 | 第17-18页 |
·技术路线 | 第18页 |
·本章小结 | 第18-19页 |
第2章 本研究的基础理论 | 第19-43页 |
·统计学习理论 | 第19-23页 |
·统计学习理论的概述 | 第19-22页 |
·机器学习问题 | 第22-23页 |
·支持向量机理论 | 第23-36页 |
·支持向量机原理 | 第23-27页 |
·用于分类的支持向量机 | 第27-29页 |
·用于回归估计的支持向量机 | 第29-34页 |
·核函数 | 第34-36页 |
·粗糙集理论 | 第36-42页 |
·粗糙集的基本概念 | 第36-37页 |
·知识与知识库 | 第37页 |
·知识表达系统 | 第37-39页 |
·粗糙集的约简 | 第39-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第3章 建筑工程造价概述及其指标体系构建 | 第43-66页 |
·建筑工程造价概述 | 第43-47页 |
·建筑工程造价的概念及其产生 | 第43-44页 |
·建筑工程造价的作用 | 第44-46页 |
·建筑工程造价的构成 | 第46页 |
·建筑工程造价改革的主要内容 | 第46-47页 |
·传统计价模式的不足 | 第47-52页 |
·建筑工程造价计价模式的变革历程 | 第47-48页 |
·定额计价的概念 | 第48-49页 |
·定额计价模式的不足 | 第49-52页 |
·工程量清单计价模式概述 | 第52-60页 |
·工程量清单计价的定义及特点 | 第52-54页 |
·工程量清单计价的优点 | 第54-59页 |
·工程量清单计价的基本方法及程序 | 第59-60页 |
·推行工程量清单计价面临的工作 | 第60页 |
·基于工程量清单计价模式下的建筑工程造价指标体系建立 | 第60-65页 |
·建筑工程产品的特殊性及其价格的特点 | 第60-62页 |
·建筑工程造价影响因素分析 | 第62-63页 |
·建筑工程造价预测指标体系的构建 | 第63-65页 |
·本章小结 | 第65-66页 |
第4章 基于粗糙集和支持向量机的混合预测模型 | 第66-75页 |
·基于支持向量机的预测模型 | 第66-68页 |
·基于支持向量机的预测模型建立 | 第66-67页 |
·基于支持向量机的预测模型需要解决的问题 | 第67-68页 |
·粗糙集与支持向量机的结合 | 第68-70页 |
·粗糙集的概述 | 第68-69页 |
·粗糙集理论的优点 | 第69-70页 |
·粗糙集与支持向量机两者结合的优势 | 第70页 |
·基于粗糙集理论和支持向量机的混合预测模型 | 第70-72页 |
·粗糙集作为数据预处理的方法 | 第70-71页 |
·支持向量机作为后台处理技术 | 第71页 |
·基于粗糙集和支持向量机的混合预测模型 | 第71-72页 |
·基于粗糙集-支持向量机的建筑工程造价预测步骤及流程 | 第72-74页 |
·基于粗糙集-支持向量机的建筑工程造价预测步骤 | 第72页 |
·基于粗糙集-支持向量机的建筑工程造价预测流程 | 第72-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第5章 实证研究 | 第75-86页 |
·数据采集 | 第75-77页 |
·数据分析 | 第77-84页 |
·定性指标与定量指标 | 第77页 |
·粗糙集的属性约简 | 第77-82页 |
·数据的归一化处理 | 第82-84页 |
·核函数选择及训练 | 第84-85页 |
·核函数选择 | 第84页 |
·运用MATLAB 软件对网络进行训练 | 第84页 |
·网络的测评 | 第84-85页 |
·应用 | 第85页 |
·本章小结 | 第85-86页 |
结论 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-91页 |
致谢 | 第91-92页 |
作者简介 | 第92-93页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第93-94页 |
附录 | 第94-96页 |