| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·论文选题背景 | 第8-9页 |
| ·论文写作意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内外工程造价管理发展现状 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术在工程造价管理中的应用国内外发展现状 | 第11页 |
| ·论文研究内容 | 第11-13页 |
| 2 数据挖掘及智能计算方法 | 第13-22页 |
| ·数据挖掘 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的目标 | 第14页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘技术与智能计算方法 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-16页 |
| ·模糊神经网络 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络集成的 T- S模糊系统 | 第17-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 电力线路工程历史数据准备 | 第22-33页 |
| ·电力线路工程数据特点 | 第22-23页 |
| ·电力输电线路 | 第22页 |
| ·电力线路工程数据 | 第22-23页 |
| ·数据预处理 | 第23-31页 |
| ·数据预处理的概念及任务 | 第23-24页 |
| ·记录的初步选取 | 第24页 |
| ·数据清洗 | 第24-27页 |
| ·数据转换 | 第27-28页 |
| ·数据约简 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 4 电力线路工程造价预测模型 | 第33-48页 |
| ·电力线路工程造价预测模型的需求分析 | 第33-34页 |
| ·电力线路工程造价预测模型 | 第34-46页 |
| ·优选模型输入属性 | 第34-36页 |
| ·模糊神经网络预测模型的建立 | 第36-40页 |
| ·神经网络的优化 | 第40-42页 |
| ·模型仿真 | 第42-44页 |
| ·预测结果分析 | 第44-46页 |
| ·模型应用分析 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 电力线路工程造价评审分析模型 | 第48-60页 |
| ·工程造价快速评审方法 | 第48-49页 |
| ·灵敏度分析综述 | 第49-51页 |
| ·灵敏度分析的概念和分类 | 第49页 |
| ·灵敏度分析的作用 | 第49-50页 |
| ·局部灵敏度分析及计算方法 | 第50-51页 |
| ·基于神经网络的灵敏度分析方法 | 第51-55页 |
| ·神经网络的映射机制 | 第51-53页 |
| ·基于神经网络的参数灵敏度分析 | 第53-55页 |
| ·模型建立及评估 | 第55-58页 |
| ·模型建立 | 第55-56页 |
| ·模型性能评估 | 第56-58页 |
| ·模型应用分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 论文总结 | 第60-62页 |
| ·论文的主要工作 | 第60-61页 |
| ·需进一步研究的问题 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-67页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第66页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目目录 | 第66-67页 |