基于BP神经网络的天津市二手房价格预测研究

发布时间：2025-02-10 20:26

　　房价一直是社会关注及讨论的热点话题。随着近年来,政府不断提倡与城市房价居高不下,越来越多的家庭开始关注并根据实际需要去选购二手房,二手房市场得到快速发展。而二手房价格评估也因此成为了房屋交易双方共同关注的焦点问题,但目前二手房真实价格存在评估难问题,且影响二手房价格的相关因素错综复杂,如何利用高维特征数据实现对二手房真实价格的准确评估与预测显得尤为重要。因此本文力图使用BP神经网络构建出一套科学、准确、高效的二手房价格预测评估模型。本文以天津市二手房历史成交价格为研究对象,以线上房源销售信息平台——贝壳找房官网为数据来源,收集了自2020年6月23日至11月16日,共19774条天津市二手房历史成交原始数据。接着在选取影响天津市二手房成交价格的相关特征时,分别从区位特征、建筑特征、小区特征及交易特征4种类别进行研究考量,最终保留了29个相关特征指标。同时为了保证模型训练效果,本文对收集的原始成交数据进行特征处理与数据清洗,最终得到了18292条有效样本数据,包含了1个成交价目标特征以及36个特征处理后的相关特征字段。将有效样本数据集进行训练集与测试集划分后,就可以进行模型的构建过程。本文...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1技术路线图

天津理工大学硕士学位论文第一章绪论-6-评价指标后，把测试集数据分别带入到训练好的3种模型中进行价格预测，得到相应的模型评价指标。最终对不同模型的预测评价指标进行了对比与分析。第五章，主要阐述了通过全文研究得到的结论以及本文研究所存在的不足之处，并对今后的进一步研究进行了相关展望....

图2.1M-P神经元模型

天津理工大学硕士学位论文第二章相关理论基础-16-状态，并向其他神经元输出化学物质。类似地，M-P神经元允许多个输入，并根据连接权重以及阈值来控制神经元的输出结果，如下图2.1所示。图2.1M-P神经元模型在该模型中，神经元接收到来自其他个神经元传递过来的输入信号(=1,2,…,....

图2.2阶跃函数

天津理工大学硕士学位论文第二章相关理论基础-17-图2.2阶跃函数数学表达式为：()={1,≥0;0,<0.（2.28）阶跃函数可以将连续型的输入值映射为二分类输出值―0‖或―1‖，―1‖对应着神经元兴奋，―0‖代表着神经元抑制。但同时，阶跃函数也存在着不连续、不光滑等缺点。（2....

图2.3Sigmoid函数

天津理工大学硕士学位论文第二章相关理论基础-17-图2.2阶跃函数数学表达式为：()={1,≥0;0,<0.（2.28）阶跃函数可以将连续型的输入值映射为二分类输出值―0‖或―1‖，―1‖对应着神经元兴奋，―0‖代表着神经元抑制。但同时，阶跃函数也存在着不连续、不光滑等缺点。（2....

本文编号：4033032