基于广义回归神经网络的沈阳房地产市场研究

发布时间：2018-05-20 00:26

  本文选题：房地产周期 + 径向基函数　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2014年08期

【摘要】：通过广义回归神经网络对沈阳市房地产市场2003年至2009年相关数据进行训练,采用逼近性最好的光滑因子0.1,对2010年和2011年的数据进行预测,并与真实数据进行对比,得出沈阳市房地产开发投资额、商品房均价及空置面积均在高位运行.由此判断出沈阳市房地产市场仍处于繁荣期,但属于后期阶段,有出现房地产泡沫的可能,政府、房地产开发商、购房者应给予足够关注.
[Abstract]:The data of real estate market in Shenyang from 2003 to 2009 were trained by generalized regression neural network, and the best smoothing factor 0.1 was used to predict the data of 2010 and 2011, and compared with the real data. Shenyang real estate development investment, the average price of commercial housing and vacant area are in high operation. It is concluded that the real estate market in Shenyang is still in a prosperous period, but it is a late stage. There is a possibility of a real estate bubble. The government, real estate developers and buyers should pay enough attention to it.
【作者单位】： 东北大学资源与土木工程学院;
【基金】：住房与城乡建设部科学技术计划项目(2011-R3-27)
【分类号】：TP183;F299.27

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本文编号：1912373