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基于人工神经网络的公路工程投资预测研究的开题报告

题目：基于人工神经网络的公路工程投资预测研究

一、研究背景

随着我国经济的快速发展，公路交通建设不断加快。而公路工程的投资规模越来越大，投资风险也越来越高。因此，准确预测公路工程投资成本和效益，成为公路建设的重要问题之一。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）作为一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，已被广泛应用于各个领域的预测、分类、优化等问题中。在公路工程投资预测中，也可以采用人工神经网络模型来预测投资成本和效益。

二、研究目的与意义

本研究旨在建立一种基于人工神经网络的公路工程投资预测模型，以提高公路工程投资成本和效益预测的准确性和科学性。通过对已有资料和历史数据的分析，建立出基于人工神经网络的公路工程投资预测模型，并用该模型对未来公路工程投资成本和效益进行预测和分析，为公路管理和决策提供参考依据。

三、研究内容与方法

1.研究内容

（1）分析公路工程建设的影响因素，选取合适的指标进行指标筛选。

（2）构建基于人工神经网络的公路工程投资预测模型，并进行模型优化。

（3）利用已有的数据，对模型进行训练和测试，并评估模型的准确性和可用性。

（4）使用所建立的基于人工神经网络的公路工程投资预测模型对未来公路工程投资成本和效益进行预测和分析。

2.研究方法

（1）收集公路工程投资相关的数据和信息，进行数据的清洗和预处理。

（2）采用MATLAB等工具软件，建立基于人工神经网络的公路工程投资预测模型。

（3）利用所建立的模型，对历史数据进行训练和测试，优化模型。

（4）利用所建立的模型，对未来的公路工程投资成本和效益进行预测和分析。

四、预期成果

1.建立了基于人工神经网络的公路工程投资预测模型。

2.对已有数据进行分析和训练，优化了预测模型，提高了预测准确度。

3.利用所建立的预测模型，对未来的公路工程投资成本和效益进行预测和分析。

4.为公路管理和决策提供科学依据。

五、进度安排

本研究计划历时10个月，具体进度安排如下：

第一阶段（1-2个月）：收集和整理相关的数据和文献资料；分析公路工程建设的影响因素和指标筛选。

第二阶段（3-5个月）：建立基于人工神经网络的公路工程投资预测模型，并进行优化。

第三阶段（6-8个月）：利用已有数据，对模型进行训练和测试，并评估模型的准确性和可用性。

第四阶段（9-10个月）：使用所建立的基于人工神经网络的公路工程投资预测模型对未来投资成本和效益进行预测和分析；完成论文撰写和毕业论文答辩。

六、参考文献

[1]张顺宝,魏丽萍,谭宜,等.基于神经网络的公路工程投资成本预测研究[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版),2006,22(4):520-523.

[2]邱辉,邓琳.基于神经网络的公路工程效益预测模型研究[J].哈尔滨工业大学学报,2008,40(增1):736-739.

[3]刘承汉,陈本清.公路工程投资效益预测的演化分析与研究[J].中国公路学报,2005,18(4):13-18.

[4]刘锐,叶金利,彭志鋆.公路工程投资效益预测的灰色关联度分析[J].公路交通科技,2005,22(6):26-29.