【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F426.91;F426.61
【目录】：
- 摘要4-6
- Abstract6-13
- 1 绪论13-25
- 1.1 问题的提出13-14
- 1.2 课题的理论意义和应用价值14
- 1.3 国内外研究现状14-21
- 1.3.1 造价估算国外研究历史与现状14-16
- 1.3.2 造价估算国内研究历史及现状16-20
- 1.3.3 投资分析国外研究历史及现状20-21
- 1.3.4 投资分析国内研究历史及现状21
- 1.4 本论文主要内容21-25
- 1.4.1 论文的主要内容21-22
- 1.4.2 论文的主要工作22-24
- 1.4.3 论文的框架24-25
- 2 BP神经网络和模糊数学的基础理论研究25-43
- 2.1 人工神经网络概述25-30
- 2.1.1 人工神经网络的发展史25-26
- 2.1.2 神经元模型26-28
- 2.1.3 神经网络的学习规则28-29
- 2.1.4 人工神经网络的优缺点29-30
- 2.1.5 人工神经网络的应用和发展趋势30
- 2.2 BP神经网络30-36
- 2.2.1 BP网络原理和结构30-31
- 2.2.2 BP神经网络的模型31-33
- 2.2.3 BP算法步骤33-35
- 2.2.4 BP网络隐层数以及隐层节点数的选取35-36
- 2.2.5 BP网络的优缺点36
- 2.3 改进BP神经网络36-38
- 2.3.1 附加动量法37-38
- 2.3.2 调整动态学习率38
- 2.4 BP神经网络用于水科学领域概况38-40
- 2.4.1 BP神经网络用于分类和识别39
- 2.4.2 BP神经网络用于预测预报39
- 2.4.3 BP神经网络用于方案优化和控制领域39-40
- 2.5 模糊数学的概述40-42
- 2.5.1 模糊数学的产生和发展40
- 2.5.2 模糊数学的一些概念40-42
- 2.5.3 模糊数学的应用发展42
- 2.6 本章小结42-43
- 3 水电工程投资现状43-52
- 3.1 投资估算现状43-48
- 3.1.1 水电工程投资特点44-45
- 3.1.2 水电工程造价内容45-46
- 3.1.3 水电工程造价特点46-47
- 3.1.4 水电工程造价估算现状47-48
- 3.2 投资分析现状48-51
- 3.2.1 水电工程投资分析的内容48-49
- 3.2.2 水电工程投资分析特点49-50
- 3.2.3 投资分析发展过程综述50
- 3.2.4 项目投资分析在我国的发展50-51
- 3.3 本章小结51-52
- 4 BP神经网络在水电工程投资估算中的应用52-58
- 4.1 工程特征及估算样本的选取52-55
- 4.1.1 水电工程特点归纳52-54
- 4.1.2 工程特征选取54-55
- 4.1.3 基于模糊数学的样本选取55
- 4.2 基于改进BP神经网络的造价估算模型的建立55-56
- 4.2.1 确定模型及其参数55-56
- 4.2.2 确定激活函数56
- 4.3 样本的规范化处理56-57
- 4.4 BP网络的训练与测试57
- 4.5 本章小结57-58
- 5 投资估算模型实例分析58-62
- 5.1 工程概况58
- 5.2 样本规范化处理58-59
- 5.3 确定网络模型59-60
- 5.3.1 隐含层的确定59
- 5.3.2 输入层和输出层的确定59-60
- 5.4 网络训练与测试60-61
- 5.4.1 网络训练60-61
- 5.4.2 网络测试61
- 5.5 结果分析61
- 5.6 本章小结61-62
- 6 用BP神经网络进行水电工程投资效益分析62-67
- 6.1 基于改进BP神经网络的效益分析模型的建立62-64
- 6.1.1 水电工程投资分析评价指标选取62-63
- 6.1.2 确定模型及其参数63
- 6.1.3 确定激活函数63-64
- 6.1.4 样本的规范化处理64
- 6.1.5 BP网络的训练与测试64
- 6.1.6 基于模糊数学的样本选取64
- 6.2 实例分析64-66
- 6.2.1 工程案例搜集及其数据规范化处理64
- 6.2.2 样本选取64-65
- 6.2.3 确定网络模型65-66
- 6.3 结果分析66-67
- 7 结论与展望67-69
- 7.1 结论67-68
- 7.1.1 BP神经网络进行造价估算67
- 7.1.2 BP神经网络进行投资效益分析67-68
- 7.2 展望68-69
- 参考文献69-71
- 附录A 水电工程实例样本71-77
- 攻读硕士学位期间发表学术论文情况77-78
- 致谢78-79
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