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基于支持向量机的建筑工程造价预测研究

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

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