【摘要】：為了克服傳統(tǒng)預(yù)測方法的不足,采用RS-BPNN模型預(yù)測商品房價(jià)格.利用粗糙集理論確定影響商品房價(jià)格的主要因素,運(yùn)用具有超強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)篩選的主要因素作為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù),構(gòu)建商品房價(jià)格的預(yù)測模型,然后通過實(shí)例進(jìn)行仿真.結(jié)果表明,其預(yù)測精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)預(yù)測方法.可見RS-BPNN模型在房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測領(lǐng)域具有很強(qiáng)的實(shí)用性.
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of traditional forecasting methods, the RS-BPNN model is used to predict the price of commercial housing. The rough set theory is used to determine the main factors affecting the price of commercial housing, and the BP neural network with super data processing ability is used to construct the forecasting model of the price of commercial housing according to the number of input nodes of the selected main factors. Then the simulation is carried out by an example. The results show that the prediction accuracy is much higher than the traditional prediction method. It can be seen that the RS-BPNN model has a strong practicability in the field of real estate price forecasting.
【作者單位】： 武漢大學(xué)土木建筑工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：F299.23;F224

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本文編號(hào)：2450465