基于RS-BPNN模型对商品房价格的预测研究

发布时间：2019-03-30 20:41

【摘要】：为了克服传统预测方法的不足,采用RS-BPNN模型预测商品房价格.利用粗糙集理论确定影响商品房价格的主要因素,运用具有超强数据处理能力的BP神经网络,根据筛选的主要因素作为输入节点数,构建商品房价格的预测模型,然后通过实例进行仿真.结果表明,其预测精度远远超过传统预测方法.可见RS-BPNN模型在房地产价格预测领域具有很强的实用性.
[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.
【作者单位】： 武汉大学土木建筑工程学院;
【分类号】：F299.23;F224

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