中国科技信息
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중국과기신식
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2008年
4期
142-143
,共2页
神经网络%线性回归%房屋销售%预测
神經網絡%線性迴歸%房屋銷售%預測
신경망락%선성회귀%방옥소수%예측
房屋销售面积的预测直接影响房地产开发商的投资额,而多种不稳定因素又给预测带来了困难.传统的基于统计方法的预测模型比较成熟,但缺点是适用性差、实时性不强,不能反映预测过程中的不确定性与非线性,其预测值和实际值常有较大的误差.人工神经网络能很好地处理非线性问题.在预测模型中引入神经网络和传统的线性回归方法,共同处理模型中的线性及非线性因素,以达到降低误差的目的.实验结果表明,该模型能迟到有效的预测结果.
房屋銷售麵積的預測直接影響房地產開髮商的投資額,而多種不穩定因素又給預測帶來瞭睏難.傳統的基于統計方法的預測模型比較成熟,但缺點是適用性差、實時性不彊,不能反映預測過程中的不確定性與非線性,其預測值和實際值常有較大的誤差.人工神經網絡能很好地處理非線性問題.在預測模型中引入神經網絡和傳統的線性迴歸方法,共同處理模型中的線性及非線性因素,以達到降低誤差的目的.實驗結果錶明,該模型能遲到有效的預測結果.
방옥소수면적적예측직접영향방지산개발상적투자액,이다충불은정인소우급예측대래료곤난.전통적기우통계방법적예측모형비교성숙,단결점시괄용성차、실시성불강,불능반영예측과정중적불학정성여비선성,기예측치화실제치상유교대적오차.인공신경망락능흔호지처리비선성문제.재예측모형중인입신경망락화전통적선성회귀방법,공동처리모형중적선성급비선성인소,이체도강저오차적목적.실험결과표명,해모형능지도유효적예측결과.
