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在分析城市商品住宅價格影響因素的基礎上,用人均國民生產總值、商品住宅銷售面積、人均可支配收入、人均儲蓄存款余額、人均居住面積等可定量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為輸入變量,單位面積商品住宅價格為輸出變量,建立BP網絡,擬合商品住宅價格模型。用西安市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為分析實例表明,模型擬合性較好。
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本文結合住宅房地產的價格理論和相關網站上的數(shù)據(jù),科學地選取影響商品住宅價格的影響指標為人均GDP、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產開發(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神經網絡預測的實現(xiàn)步驟,探索BP神經網絡在預測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預測值,對?？谑猩唐纷≌瑑r格的研究具有一定的指導作用。
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