山西广播电视大学学报
山西廣播電視大學學報
산서엄파전시대학학보
JOURNAL OF SHANXI RADIO & TV UNIVERSITY
2011年
1期
102-104
,共3页
BP神经网络%房地产%房价预测
BP神經網絡%房地產%房價預測
BP신경망락%방지산%방개예측
传统的房价预测方法主要是按时间序列进行的.而房价的走势除与历史房价有关外,还由人均居住使用面积、市区人口总数、人均可支配收入、人均消费性支出等多方面的因素决定.通过对影响厦门房价的多种因素进行分析,并预测这些数据的走势,利用BP神经网络进行仿真,得出厦门市房价的预测值,结果表明用此模型进行房价预测是十分精确的.
傳統的房價預測方法主要是按時間序列進行的.而房價的走勢除與歷史房價有關外,還由人均居住使用麵積、市區人口總數、人均可支配收入、人均消費性支齣等多方麵的因素決定.通過對影響廈門房價的多種因素進行分析,併預測這些數據的走勢,利用BP神經網絡進行倣真,得齣廈門市房價的預測值,結果錶明用此模型進行房價預測是十分精確的.
전통적방개예측방법주요시안시간서렬진행적.이방개적주세제여역사방개유관외,환유인균거주사용면적、시구인구총수、인균가지배수입、인균소비성지출등다방면적인소결정.통과대영향하문방개적다충인소진행분석,병예측저사수거적주세,이용BP신경망락진행방진,득출하문시방개적예측치,결과표명용차모형진행방개예측시십분정학적.
