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基于传播模型与神经网络技术的输变电工程造价分析与预测研究.docx

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基于传播模型与神经网络技术的输变电工程造价分析与预测研究

目录

基于传播模型与神经网络技术的输变电工程造价分析与预测研究(1)

内容综述................................................4

1.1研究背景与意义.........................................4

1.2国内外研究现状.........................................5

1.3研究内容与方法.........................................7

输变电工程造价分析理论框架..............................8

2.1传播模型概述..........................................10

2.2神经网络技术简介......................................12

2.3理论框架构建..........................................13

传播模型在输变电工程造价分析中的应用...................14

3.1传播模型原理及特点....................................16

3.2传播模型在造价分析中的应用实例........................16

3.3传播模型与造价分析的结合策略..........................18

神经网络技术在输变电工程造价预测中的应用...............19

4.1神经网络基本原理......................................20

4.2神经网络在造价预测中的应用实例........................22

4.3神经网络模型的选择与优化..............................23

输变电工程造价分析与预测模型构建.......................23

5.1模型构建步骤..........................................25

5.2模型输入与输出设计....................................26

5.3模型验证与评估........................................27

实证分析...............................................28

6.1数据收集与处理........................................29

6.2模型训练与优化........................................30

6.3模型预测结果分析......................................31

案例研究...............................................34

7.1案例选择与描述........................................35

7.2模型应用与效果评估....................................36

7.3案例启示与建议........................................37

结果与讨论.............................................39

8.1传播模型与神经网络结合的优势..........................40

8.2模型预测精度分析......................................40

8.3存在的问题与改进方向..................................41

基于传播模型与神经网络技术的输变电工程造价分析与预测研究(2)

内容概览...............................................43

1.1研究背景及意义........................................44

1.2研究目标与内容........................................45

1.3研究方法与结构安排....................................47

文献综述...............................................48

2.1输

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