基于粗集—小波神经网络的建筑工程成本预测方法研究

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基于粗集—小波神经网络的建筑工程成本预测方法研究

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基于粗集—小波神经网络的建筑工程成本预测方法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-10 页
第1章绪论	第10-19 页
· 选题背景及意义	第10-11 页
· 工程成本预测概述	第11-14 页
· 工程成本的含义	第11-12 页
· 项目工程成本预测的作用	第12-13 页
· 项目成本预测方法	第13-14 页
· 国内外研究现状	第14-16 页
· 国外研究现状	第14 页
· 国内研究现状	第14-15 页
· 存在的问题	第15-16 页
· 小波神经网络的研究现状与发展历史	第16-17 页
· 最早的小波神经网络基本模型	第16-17 页
· 国内的研究现状	第17 页
· 应用前景	第17-18 页
· 技术路线	第18 页
· 本文主要研究内容	第18-19 页
第2章小波分析及其分解重构算法的实现	第19-27 页
· 小波函数	第19-22 页
· 小波函数的定义	第19-20 页
· 给出几种小波函数	第20-21 页
· 小波函数的多分辨分析	第21 页
· 小波函数的构造	第21-22 页
· 小波函数的构造原理	第22 页
· 小波函数的构造实例	第22 页
· 小波变换的定义及性质	第22-23 页
· 小波变换的定义	第22 页
· 小波变换的性质	第22-23 页
· 小波分析的Mallat 算法	第23-24 页
· 分解与重构算法的实现	第24-26 页
· 分解与重构算法的初始化	第24-25 页
· 分解与重构算法的迭代	第25 页
· 分解与重构算法的终止	第25-26 页
· 本章小结	第26-27 页
第3章人工神经网络与小波神经网络	第27-44 页
· 人工神经网络概述	第27-34 页
· 人工神经网络的发展	第27-28 页
· 人工神经网络模型	第28-34 页
· 激活转移函数	第29-32 页
· 神经网络的学习	第32 页
· 神经网络的学习规则	第32-34 页
· 小波神经网络	第34-40 页
· 小波神经网络的产生与发展	第34-35 页
· 小波分析与人工神经网络的耦合关系	第35-37 页
· 小波神经网络的特征	第37-38 页
· 小波神经网络与其他神经网络的比较	第38-39 页
· 小波神经网络在实际中的应用	第39-40 页
· 小波神经网络的训练方法	第40-43 页
· 连续小波神经网络的训练方法	第40-41 页
· 隐含层节点数的选择	第41 页
· 连续小波权值初始化	第41-43 页
· 小波神经网络学习规则流程	第43 页
· 本章小结	第43-44 页
第4章粗集的属性约简算法及其应用	第44-52 页
· 粗集理论的基本内容	第44-47 页
· 知识与知识库	第44-45 页
· 粗集的基本概念	第45-46 页
· 知识表达系统	第46-47 页
· 粗集的约简算法	第47-48 页
· 粗集约简算法的应用研究与实例分析	第48-51 页
· 条件属性集和决策属性集	第48 页
· 属性的离散化和知识库的建立	第48-49 页
· 属性约简	第49-50 页
· 属性值约简	第50 页
· 结果分析	第50-51 页
· 本章小结	第51-52 页
第5章基于RS-WNN 的工程成本预测系统及其实现	第52-73 页
· RS-WNN 系统概述	第52-53 页
· 建筑工程成本因素分析及数据采集	第53-63 页
· 门窗类型	第53-54 页
· 基础类别	第54 页
· 地基类别	第54 页
· 楼梯结构形式	第54 页
· 建筑用途	第54 页
· 结构类型	第54-55 页
· 项目管理水平	第55-60 页
· 未确知测度模型	第55-57 页
· 项目管理水平测评实例	第57-60 页
· 现场条件	第60-63 页
· 数据的离散化	第63-65 页
· 网络训练准备	第65-68 页
· 数据的预处理	第65-67 页
· 小波神经网络的结构和参数选取	第67-68 页
· 网络的训练和预测评估结果	第68-70 页
· 本系统的优越性	第70-72 页
· 本系统的不足之处	第72 页
· 本章小结	第72-73 页
结论与展望	第73-74 页
参考文献	第74-77 页
附录1	第77-81 页
附录2	第81-83 页
致谢	第83-84 页
作者简介	第84 页
论文和参加科研情况说明	第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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