基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自貢房地產(chǎn)價格走勢預(yù)測

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測研究——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預(yù)測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測的模型。本文具體運用的是基于誤差反向...

要對非線性趨勢房地產(chǎn)價格指數(shù)進行預(yù)測,就必須利用模擬非線性的模型,采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進算法,建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價格指數(shù)預(yù)測模型。結(jié)果表明:該模型預(yù)測精度較高,能較好地反映房地產(chǎn)價格指數(shù)內(nèi)在變化規(guī)律。

研究房地產(chǎn)價格準(zhǔn)確預(yù)測問題。由于房地產(chǎn)價格影響因子間信息嚴(yán)重冗余,受到社會上多種因素的影響。傳統(tǒng)預(yù)測方法不能消除因子間的冗余信息,導(dǎo)致學(xué)習(xí)時間長、預(yù)測精度低。為了提高房地產(chǎn)價格的預(yù)測精度,提出一種粗糙集理論bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價格預(yù)測模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理論消除房地產(chǎn)價格因子間冗余信息,提取重要因子,然后采用非線性預(yù)測能力非常強的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對處理后的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)建模,用建立好的模型對房地產(chǎn)價格進行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,rs-bpnn房地產(chǎn)價格預(yù)測速度比傳統(tǒng)預(yù)測方法快,預(yù)測精度更高,說明rs-bpnn的預(yù)測結(jié)果可以為政策制定者和房地商及買房提供參考。

研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預(yù)測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測的模型。本文具體運用的是基于誤差反向傳播算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)(bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和徑向基函數(shù)(rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集到的中國房地產(chǎn)價格指數(shù)進行訓(xùn)練和模擬,最后進行預(yù)測,并比較預(yù)測結(jié)果和真實值,發(fā)現(xiàn)誤差比較大,一方面是因為選取的樣本數(shù)據(jù)少,另一方面是因為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有缺陷。為了克服bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的缺陷,本文接著運用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對選取的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和模擬,用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來進行預(yù)測,得到的預(yù)測結(jié)果與真實值相比較,誤差很小,而且rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行速度要比bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快很多。經(jīng)過比較可以得出rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于經(jīng)濟預(yù)測可以達到很好的效果。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測研究(續(xù))——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預(yù)測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測的模型。本文具體運用的是基于誤差...

本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學(xué)地選取影響商品住宅價格的影響指標(biāo)為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預(yù)測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。

房地產(chǎn)價格指數(shù)反映房地產(chǎn)市場價格波動的方向和趨勢,是有效地進行房地產(chǎn)市場分析的一種必要工具,對其的預(yù)測直接影響到眾多干系人的決策,關(guān)系到各干系人的切身利益,因而對預(yù)測結(jié)果的精確度要求很高。本文運用灰色gm(1,1)模型和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的灰色bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以matlab為工具,對房地產(chǎn)價格指數(shù)進行預(yù)測。此組合模型融合了灰色預(yù)測和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的優(yōu)點,既克服了數(shù)據(jù)波動性大對預(yù)測精度的影響,也增強了預(yù)測的自適應(yīng)性。并且,以中國房地產(chǎn)價格指數(shù)為例進行預(yù)測,結(jié)果證明了該組合模型的優(yōu)勢,為房地產(chǎn)價格指數(shù)預(yù)測研究提供參考依據(jù)。

針對房地產(chǎn)價格與其影響因素之間的復(fù)雜、非線性關(guān)系,采用遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為房地產(chǎn)估價的技術(shù)方法,構(gòu)建了基于遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價模型。結(jié)果表明:遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在房地產(chǎn)估價中具有可行性,對提高房地產(chǎn)估價的精度有一定的實用價值。

隨著房地產(chǎn)價格指數(shù)的作用充分顯現(xiàn),探求預(yù)測房地產(chǎn)價格指數(shù)的有效方法是需深入研究的方向。該文以中房上海住宅價格指數(shù)為例,首先對房地產(chǎn)價格指數(shù)序列性質(zhì)進行分析,表明房地產(chǎn)價格指數(shù)是具有非線性特征的非平穩(wěn)時間序列。采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對房地產(chǎn)價格指數(shù)進行預(yù)測,并將預(yù)測結(jié)果與指數(shù)平滑法和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測做了對比。采用matlab對擬合和預(yù)測過程進行仿真。結(jié)果指標(biāo)表明,在大樣本數(shù)據(jù)的情況下,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對房地產(chǎn)指數(shù)進行預(yù)測能夠獲得較好的效果。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)價格指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用——隨著房地產(chǎn)價格指數(shù)的作用充分顯現(xiàn),探求預(yù)測房地產(chǎn)價格指數(shù)的有效方法是需深入研究的方向“該文以中房上海住宅價格指數(shù)為例,首先對房地產(chǎn)價格指數(shù)序列性質(zhì)進行分析,表明房地產(chǎn)價格指數(shù)是具有非線性特征的非平穩(wěn)時...

將改進型bp網(wǎng)絡(luò)用于房地產(chǎn)估價,通過在識別階段對訓(xùn)練樣本分類正確率問題的討論,提出運用歐氏距離對網(wǎng)絡(luò)的識別系統(tǒng)進行改進的方法。應(yīng)用實例表明改進識別方法的bp網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在房地產(chǎn)估價中能使待判樣本分類正確率從90.5%提高到100%,相應(yīng)的估價誤差從1.7%降低到0.3%。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價格評估問題研究——提出了一種基于神經(jīng)模糊揄系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型，分析了影響商品住宅價格的因素，給出了商品住宅價格評估指標(biāo)體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準(zhǔn)確評估的有效性...

通過分析已有的承發(fā)包價格預(yù)測方法,選取bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對承發(fā)包價格發(fā)展變化進行預(yù)測,并建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑工程承發(fā)包價格預(yù)測模型,以西安市磚混結(jié)構(gòu)住宅為例,證明了該模型具有很好的實用性和可操作性。

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標(biāo)體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準(zhǔn)確評估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價格評估提供了科學(xué)的方法。

基于軌道交通對房地產(chǎn)影響的復(fù)雜性和不確定性,運用基于投標(biāo)租金模型的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以北京八通線起點站為中心,選取13組樓盤為樣本,以住宅價格為輸出層,以匯集時間、行車時間為輸入層,采用僅有一個隱含層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析,得出交通成本與住宅價格的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.結(jié)合樣本數(shù)據(jù)驗證了模型的準(zhǔn)確性,為人們準(zhǔn)確進行房地產(chǎn)收益開發(fā)預(yù)測提供了一種有效的方法.

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自1980年我國開始實施住宅制度改革以來,商品住宅價格的確定已成為我國住宅市場的核心問題,也是各級政府房地產(chǎn)業(yè)宏觀管理與調(diào)控的指示燈,商品住宅價格的變化直接關(guān)系到廣大消費者的切身利益,是社會關(guān)注的熱點問題。因此,本文從市場價格的確定機制出發(fā),尋求影響商品住宅價格的因素,并采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析這些影響

針對房地產(chǎn)價格與其影響因素之間的復(fù)雜、非線性關(guān)系,采用遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為房地產(chǎn)估價的技術(shù)方法,構(gòu)建了基于遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價模型。結(jié)果表明:遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在房地產(chǎn)估價中具有可行性,對提高房地產(chǎn)估價的精度有一定的實用價值。

將ｂｐ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于房地產(chǎn)市場比較法價格評估，討論了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計、學(xué)習(xí)算法等問題；計算實例表明，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估房地產(chǎn)價格具有方便、真實、可靠的特點。

文章以matlab動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為前提,采用時間序列預(yù)測方法進行房地產(chǎn)價格預(yù)測。采用全國平均房地產(chǎn)價格為基礎(chǔ)樣本,利用訓(xùn)練樣本和基礎(chǔ)樣本來建立房地產(chǎn)價格基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測模型來預(yù)測近幾年房地產(chǎn)價格,并與實際價格對比研究來證明此方法的有效性。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域性房地產(chǎn)價格預(yù)測系統(tǒng)理論研究

建筑節(jié)能是當(dāng)今城市建設(shè)和社會發(fā)展的前沿和研究熱點,對建筑的能耗現(xiàn)狀進行綜合分析與評估是進行節(jié)能改造或節(jié)能設(shè)計的前提和基礎(chǔ),而建立反映能耗變化的預(yù)測模型是從宏觀尺度上分析認(rèn)識建筑能耗變化與發(fā)展特性、為公共建筑節(jié)能工作提供決策依據(jù)的有效途徑和重要手段。研究針對常規(guī)bp網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、易陷入局部最小點的缺點,采用了具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的lm算法進行預(yù)測,構(gòu)造了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物用電量預(yù)測模型。以某市公共建筑原始用電能耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本,并采用matlab對預(yù)測模型進行了仿真預(yù)測。結(jié)果顯示:誤差在允許范圍內(nèi)。