改进BP神经网络在预测房地产价格指数中应用

小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用——随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向“该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时...

研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向传播算法的多层前馈网络(bp神经网络)和径向基函数(rbf)神经网络。首先利用bp神经网络对采集到的中国房地产价格指数进行训练和模拟,最后进行预测,并比较预测结果和真实值,发现误差比较大,一方面是因为选取的样本数据少,另一方面是因为bp神经网络本身具有缺陷。为了克服bp神经网络预测的缺陷,本文接着运用rbf神经网络对选取的数据进行训练和模拟,用训练好的网络来进行预测,得到的预测结果与真实值相比较,误差很小,而且rbf神经网络的运行速度要比bp神经网络快很多。经过比较可以得出rbf神经网络用于经济预测可以达到很好的效果。

基于神经网络房地产价格指数的预测研究(续)——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差...

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于bp神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类bp神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色gm(1,1)模型和bp神经网络模型相结合的灰色bp神经网络模型,以matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和bp神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。

研究房地产价格准确预测问题。由于房地产价格影响因子间信息严重冗余,受到社会上多种因素的影响。传统预测方法不能消除因子间的冗余信息,导致学习时间长、预测精度低。为了提高房地产价格的预测精度,提出一种粗糙集理论bp神经网络的房地产价格预测模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理论消除房地产价格因子间冗余信息,提取重要因子,然后采用非线性预测能力非常强的bp神经网络对处理后的数据进行学习建模,用建立好的模型对房地产价格进行预测。仿真结果表明,rs-bpnn房地产价格预测速度比传统预测方法快,预测精度更高,说明rs-bpnn的预测结果可以为政策制定者和房地商及买房提供参考。

文章针对房地产价格的动态特性,提出了基于elman神经网络的房地产价格预测方法,并通过其对上海市房地产价格的预测,证明了该方法的有效性,为房地产价格预测提供了一条新的方法。

bp神经网络在地基土压缩指数预测中的应用——为了寻求基于多个常规物理参数间接得到土变形参数的途径，根据几个实际工程中的土工试验数据，利用bp神经网络方法对土压缩指数进行预测。选取土塑性指数、含水量、孔隙比、密度这4个常规物理参数作为影响土压缩指数...

将改进型bp网络用于房地产估价,通过在识别阶段对训练样本分类正确率问题的讨论,提出运用欧氏距离对网络的识别系统进行改进的方法。应用实例表明改进识别方法的bp网络应用在房地产估价中能使待判样本分类正确率从90.5%提高到100%,相应的估价误差从1.7%降低到0.3%。

在对某基坑工程采用bp神经网络模型预测基坑开挖引起地表变形的分析中,考虑到现有模型可能会遇到预测结果跳不出训练样本以及训练时间较长的问题,提出采用matlab中的mapminmax函数进行归一化处理,并基于牛顿法、共轭梯度法和l-m法三种数值优化方法对bp网络训练算法进行了改进.研究结果表明:与常用的基于梯度下降原则相比,改进后的bp神经网络在训练时间和预测误差方面均有明显的优势,采用l-m法的神经网络在训练样本时的迭代次数最少为74次,采用共轭梯度法的预测结果与实测结果的误差最大为2.4％,而采用牛顿法神经网络的预测值则比较均衡,预测结果相对最佳.

bp神经网络是分析处理复杂非线性问题的一种有效方法,是目前广泛应用的一种神经网络,已被逐渐应用于对宏观经济问题的研究中。本文有机地整合了计量经济学与bp神经网络,建立了基于因果关系理论来确定bp网络的输入变量,基于协整理论来分析bp网络系统的可靠性,基于学习率可变的动量bp算法的用于研究经济领域问题的改进bp神经网络预测模型,加强了网络模型的理论基础,提高了网络模型的质量,并将其应用于西北建筑业的预测和控制中,取得了令人满意的效果。

提出一种采用bp神经网络算法来预测深基坑沉降的方法,结合具体工程实例,构建了预测深基坑周边地表沉降具体bp神经网络模型,预测结果表明,该模型有较高的预测精度,可作为预测沉降的一种新方法。

本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。

针对房地产价格与其影响因素之间的复杂、非线性关系,采用遗传bp神经网络作为房地产估价的技术方法,构建了基于遗传bp神经网络的房地产估价模型。结果表明:遗传bp神经网络算法在房地产估价中具有可行性,对提高房地产估价的精度有一定的实用价值。

针对房地产价格与其影响因素之间的复杂、非线性关系,采用遗传bp神经网络作为房地产估价的技术方法,构建了基于遗传bp神经网络的房地产估价模型。结果表明:遗传bp神经网络算法在房地产估价中具有可行性,对提高房地产估价的精度有一定的实用价值。

合作经济与科技!""#$!% &’(’)*+,-./*&’0’1234&.*0&* 56 宏观经济 的转轨机制在于：通过汇率的贬值，使得 本国产品在外国市场上变得相对便宜， 外国产品在本国市场上相对昂贵，这将 诱发本国居民将需求由外国产品转向本 国的进口替代品，从而减少进口需求；同 时还刺激外国居民减少对自己国内产品 的需求，增强对贬值国出口品的需求，这 些将对企业的投资决策产生直接的影 响，从而使这些企业对劳动力需求发生 变化。从许多国家特别是一些发展中国 家的实践来看，本币贬值肯定会有利于 促进本国商品的出口，同时抑制外国商 品的进口。我国也有很多学者对此进行 了研究，结果表明，适度的本币贬值可以 促进本国的就业。俞乔认为，人民币贬值 有利于扩大就业，他估计人民币贬值 789:5"9可以增加!8"万;87"

[硕士]特征价格理论在房地产价格指数编制中的应用——【学位年度】2007　　【摘要】　　房地产价格指数是反映不同时期房地产市场价格水平的变化趋势和程度的相对数量指标，是所谓的“纯价格指数”。即价格指数只反映由市场供求变化和货币购买力所引起的价格...

海军舰船特装修理费用影响因素多,各因素作用机理不明晰,建模预测难度大。bp神经网络对于解决这类“黑箱”问题优势明显,可通过自我学习训练建立模型。以某型舰船特装修理费用为例,充分利用稀缺的历史数据,运用改进的bp神经网络建立费用预测模型,并进行了特装修理费用预测,预测精度优于传统模型,可应用于管理决策活动中。

针对传统bp神经网络存在的缺点,提出基于遗传优化的变梯度反向传播的bp神经网络预测方法,采用遗传算法优化bp神经网络的初始权重,建立路基沉降预测模型。该模型可克服bp神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统bp神经网络预测模型对比,结果表明改进的bp神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜于广泛推广应用。

针对传统的bp神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和l-m优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用l-m优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了bp神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的bp神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的bp神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。

本文简要介绍了灰色预测方法ｇｍ（１．１）模型的构造与模型检验。利用１９９８年１～６月中国房地产北京指数建立了北京市房地产价格指数预测模型。经模型检验，该模型预测，精度等级为一级，预测模型可靠。

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