| 第一章 绪论 | 第1-42页 |
| §1．1 地区经济系统的特点 | 第12-14页 |
| §1．2 地区中长期发展规划中的系统科学方法论 | 第14-18页 |
| §1．3 投入产出分析在国内外的应用发展与研究现状 | 第18-26页 |
| §1．3．1 投入产出分析在国外的产生与发展 | 第18-20页 |
| §1．3．2 投入产出分析在中国的应用与发展 | 第20-22页 |
| §1．3．3 投入产出分析国内外研究现状及趋势 | 第22-26页 |
| §1．4 人工神经网络及其在经济预测中的应用研究进展 | 第26-29页 |
| §1．5 几种优化方法研究进展 | 第29-37页 |
| §1．5．1 共轭梯度算法研究进展 | 第30-32页 |
| §1．5．2 进化算法研究进展 | 第32-35页 |
| §1．5．3 多目标规划与目标规划研究进展 | 第35-37页 |
| §1．6 地区公路网规划研究概况 | 第37-39页 |
| §1．7 本文的主要工作 | 第39-42页 |
| 第二章 投入产出分析及其在地区经济中长期规划中的应用 | 第42-70页 |
| §2．1 投入产出分析的基本理论 | 第42-46页 |
| §2．2 修订直接消耗系数的熵优化模型与算法 | 第46-57页 |
| §2．2．1 最小叉熵原理 | 第47-49页 |
| §2．2．2 修订直接消耗系数的熵优化模型 | 第49-54页 |
| §2．2．3 算法与算例 | 第54-57页 |
| §2．3 动态投入产出系统的稳定性分析 | 第57-62页 |
| §2．3．1 预备知识 | 第58-59页 |
| §2．3．2 稳定性分析 | 第59-60页 |
| §2．3．3 均衡增长解 | 第60-62页 |
| §2．4 动态投入产出模型的解及灵敏度分析 | 第62-66页 |
| §2．4．1 动态模型的求解方法 | 第62-64页 |
| §2．4．2 灵敏度分析 | 第64-66页 |
| §2．5 多目标动态投入产出优化模型及其在地区经济规划中的应用 | 第66-70页 |
| 第三章 前馈人工神经网络及其在地区经济预测中的应用 | 第70-81页 |
| §3．1 神经元模型 | 第70-72页 |
| §3．1．1 生物神经元模型 | 第70-71页 |
| §3．1．2 人工神经元模型 | 第71-72页 |
| §3．2 前馈人工神经网络模型及BP算法 | 第72-76页 |
| §3．2．1 BP网络及学习算法 | 第72-74页 |
| §3．2．2 改进的BP算法 | 第74-76页 |
| §3．3 基于人工神经网络的地区经济预测系统 | 第76-81页 |
| §3．3．1 预测系统的设计 | 第76-78页 |
| §3．3．2 预测系统的实现 | 第78-81页 |
| 第四章 几种优化方法的理论分析与应用 | 第81-111页 |
| §4．1 共轭梯度算法及其收敛性分析 | 第81-89页 |
| §4．1．1 非线性共轭梯度算法 | 第81-82页 |
| §4．1．2 混合HS-FR共轭梯度算法及其收敛性分析 | 第82-88页 |
| §4．1．3 一类共轭梯度算法及其收敛性分析 | 第88-89页 |
| §4．2 进化算法及其收敛性分析 | 第89-103页 |
| §4．2．1 进化优化算法的基本框架 | 第89-91页 |
| §4．2．2 传统优化算法与进化优化算法的优缺点比较 | 第91-92页 |
| §4．2．3 进化策略及其收敛性分析 | 第92-98页 |
| §4．2．4 一种改进的进化规划算法 | 第98-103页 |
| §4．3 干线公路网等级结构优化模型与算法 | 第103-111页 |
| §4．3．1 线性目标规划模型 | 第103-104页 |
| §4．3．2 干线公路网等级结构优化模型 | 第104-108页 |
| §4．3．3 算法及算例 | 第108-111页 |
| 第五章 地区经济智能预测系统 | 第111-120页 |
| §5．1 引言 | 第111-112页 |
| §5．2 地区经济智能预测系统的设计与实现 | 第112-116页 |
| §5．3 综合集成方法在地区经济智能预测系统中的应用 | 第116-117页 |
| §5．4 应用实例 | 第117-120页 |
| 第六章 结论与展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-134页 |
| 附录 | 第134-136页 |
| 附录1 作者攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第134-135页 |
| 附录2 作者攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第135页 |
| 附录3 作者攻读博士学位期间参编教材 | 第135页 |
| 附录4 作者攻读博士学位期间获得的奖励 | 第135-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
