基于遗传算法优化神经网络的房地产评估模型及实证研究

发布时间：2018-02-24 05:17

  本文关键词： 遗传算法 BP神经网络 房地产估价　出处：《计算机科学》2014年S2期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对房地产价格和影响因素之间存在复杂且非线性的关系,用传统评估方法预测房地产价格精度不高的缺陷,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)的房地产评估预测模型。该模型利用BPNN确定房地产价格影响因子与评估价格之间的函数映射关系,并采用GA优化BPNN的权值和阈值来提高BPNN的收敛速度,解决了算法陷入局部极值点的问题。最后,通过对100组实际交易样本数据的计算机仿真实验,证明了该方法对房地产估价的有效性和准确性。
[Abstract]:In view of the complex and nonlinear relationship between real estate price and influencing factors, the traditional evaluation method is used to predict the defects of low precision of real estate price. A real estate evaluation and prediction model based on genetic algorithm GA (genetic algorithm) and BP Neural network (BP neural network) is proposed, which uses BPNN to determine the functional mapping relationship between the influencing factors of real estate prices and the evaluation prices. The GA is used to optimize the weight and threshold of BPNN to improve the convergence speed of BPNN, and the problem that the algorithm falls into local extremum is solved. Finally, the computer simulation experiment of 100 groups of real transaction sample data is carried out. The validity and accuracy of this method for real estate valuation are proved.
【作者单位】： 江西财经职业学院财税金融系;
【基金】：江西省自然科学基金青年项目(20132BAB211038)资助
【分类号】：TP183;F299.23;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1529006