基于人工神经网络的安徽省房价影响因素分析

发布时间：2017-07-19 15:05

  本文关键词：基于人工神经网络的安徽省房价影响因素分析

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【摘要】：分析了影响安徽省房地产价格的因素,从供给和需求角度分别选取了安徽省商品房销售面积、房地产开发投资总额、安徽省商品房销售面积、城市人口密度、城镇家庭人均可支配收入和安徽省生产总值6个指标作为BP神经网络模型的输入变量,以安徽省平均商品房销售价格作为目标变量,采用安徽省1995-2014年数据对BP神经网络模型进行了训练。运用训练好的神经网络,通过对影响因素施加微扰观察对输出变量的影响来识别各影响因素的解释程度。通过实证分析发现,城市人口密度和生产总值对房价的解释程度较大,进而提出在人口政策放开背景下房价和人口数量实现协调发展的必要性。
【作者单位】： 宿州学院数学与统计学院;
【关键词】： 房地产价格 BP人工神经网络 房价影响因素
【基金】：宿州学院校企合作项目(SZXYSJJD201205);宿州学院校级示范实验实训中心项目(SZXYSFZX201402) 安徽省省级大学生创新创业训练计划入选项目(AH201410379074)
【分类号】：TP183;F299.23
【正文快照】： 房地产行业作为中国经济的支柱型产业为中国的经济增长做出了巨大的贡献。但随着经济的发展,房价逐步攀升,尤其是在2008年以来,我国有70个大中型城市的房价全部上涨,甚至在北京个别区域房价半年内涨幅超过182%,房价由此被推上了风口浪尖。国家2010年颁布了“国十条”“国五条

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本文编号：563447