经济转型条件下房地产价格预测模型仿真

发布时间：2018-10-23 20:16

【摘要】：针对房地产价格预测问题,需要组建经济转型条件下房地产价格预测模型,传统的方法主要通过对往期收集的房地产价格数据特征进行预测,难以精确地描述出房地产价格的时间序列,存在房地产价格预测误差大的问题。提出改进马尔可夫链的经济转型条件下房地产价格预测模型。上述模型先给出房地产价格幅度变化特征的非平稳时间序列,融合于BP神经网络房地产价格变化曲线拟合,并借助马尔可夫链对房地产价格变化状态进行预测,组建经济转型条件下房地产价格预测模型。仿真结果证明,所提模型具有较高的预测精度和可靠性。
[Abstract]:In order to solve the problem of real estate price forecasting, it is necessary to set up a real estate price forecasting model under the condition of economic transformation. The traditional methods mainly predict the characteristics of the real estate price data collected in the past period. It is difficult to accurately describe the time series of real estate prices. A real estate price forecasting model based on improved Markov chain is proposed in this paper. The above model first gives the non-stationary time series of the real estate price range change characteristics, and integrates it into the BP neural network to fit the real estate price change curve, and forecasts the real estate price change state with the help of Markov chain. Set up real estate price forecasting model under the condition of economic transformation. The simulation results show that the proposed model has high prediction accuracy and reliability.
【作者单位】： 中州大学校办处;
【基金】：2014年河南省科技厅软科学立项项目(142400411317)
【分类号】：F299.23

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本文编号：2290350