摘要5-6
Abstract6-9
第1章 绪论9-16
1.1 课题背景及探讨的目的和作用9-11
1.2 国内外建筑工程估算探讨进展概况11-13
1.2.1 探讨进展近况11-12
1.2.2 国内外建筑工程估算策略12-13
1.3 人工神经网络技术的进展、运用及走势13-14
1.4 本论文探讨内容14-16
第2章 神经网络基本论述16-29
2.1 人工神经网络16-17
2.1.1 人工神经网络模型16-17
2.1.2 人工神经网络的特点17
2.2 BP神经网络17-21
2.2.1 BP神经网络技术的产生与进展17-18
2.2.2 BP神经网络的基本原理18-19
2.2.3 BP神经网络的学习算法19-20
2.2.4 BP算法的特点20-21
2.3 RBF径向基神经网络21-25
2.3.1 RBF径向基神经网络模型21-23
2.3.2 RBF径向基网络学习算法23-24
2.3.3 BP神经网络与RBF径向基函数神经网络比较24-25
2.4 灰色BP神经网络25-26
2.5 灰色RBF神经网络26-28
2.6 本章小结28-29
第3章 基于人工神经网络的建筑工程估算系统探讨29-42
3.1 构建估算框架29-30
3.2 构建神经网络模型30-41
3.2.1 用MATLAB构建网络模型30
3.2.2 数据准备30-37
3.2.3 构建BP神经网络估算模型37-39
3.2.4 构建RBF神经网络估算模型39-40
3.2.5 构建灰色BP和灰色RBF网络估算模型40-41
3.2.6 估算模型仿真效果比较41
3.3 本章小结41-42
第4章 基于人工神经网络的建筑工程估算策略实现42-62
4.1 基于人工神经网络的土建工程验证浅析42-48
4.2 基于人工神经网络的安装工程验证浅析48-54
4.3 基于RBF神经网络的建安工程综合验证浅析54-56
4.4 结果浅析56-60
4.5 本章小结60-62
第5章 结论与展望62-64
5.1 结论62-63
5.2 展望63-64