基于BP神经网络的海口商品住宅价格预测研究

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

	作者：燕娜 ; 孙嘉彬 关键词：商品住宅价格 ; Hedonic模型 ; BP神经网络预测 中文刊名：计算机产品与流通 机构：山东科技大学; 出版日期：2019-03-15 出版单位：计算机产品与流通 年：2019 期：03 语种：中文; 页：269 页数：1 CN：12-1276/TP ISSN：1671-1939 分类号：F299.23;TP183

摘要

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。
        

引文

[1]刘在军.国内重点城市商品住宅价格影响因素实证研究[J].经济纵横,2010(14):112-114.
    [2]王建廷,熊翼飞,安亚宁.基于特征价格法的天津房地产价格指数研究[J].房地产市场,2011(22):15-22.
    [3]高玉明,张仁津.基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析[J].计算机工程,2014,40(4):187-191.