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。
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。
热门知识
房地产价格走势-
话题： 地产家居waf996233292
-
话题： 地产家居yanghan777
精华知识
房地产价格走势最新知识
房地产价格走势-
话题： 地产家居hongzhi888
-
话题： 地产家居blacker2000
-
话题： 地产家居heguojin6688
房地产价格走势相关专题
- 2019年宁波房地产契税
- 2019年经济适用房地址
- 2019年房地产契税新政
- 2019年房地产契税
- 2019房地产税安置房
- 2019自住型商品房地块
- 黄冈2019经济适用房地址
- 房地产税安置房2019
- 房地产契税新政策2019
- 房地产2019最新契税
- 中国房地产投资信托基金（REITs）发展模式探索
- 中国漩涡气泵价格
- 无锡市房地产市场报告
- 中国人民建设银行房地产信贷部职工住房抵押贷款合同
- 中国通讯通信工程车行业调查及走势分析报告目录
- 在房地产开发中如何运用法律防范可能发生的违约行为
- 中国热水管道增压泵价格行业十大立式自吸泵品牌首选
- 招标代理服务收费标准计价格[2002]1980号
- 我国房地产市场的发展环境
- 中国城市土地开发模式的演进及其对房地产市场的影响
- 征用集体土地涉及的土地及房屋拆迁补偿价格评估实践
- 中国GDP对房地产业计算
- 中国内地房地产投资信托基金的定位、模式及基本框架
- 关于转发水利工程供水价格核算规范(试行)通知
- 公路造价模板2016年3季度地方综合材料指导价格
- 关于印发吉林省房地产开发企业资质管理实施细则通知
- 公路造价模板2016价格信息11月价格(含税)