基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

发布时间：2019-02-13 09:06

【摘要】：针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。
[Abstract]:In order to solve the problems of BP neural network which is easy to fall into local minima and slow convergence rate a genetic algorithm is proposed to optimize BP neural network and apply it to house price prediction. The BP neural network is used to establish the housing price forecasting model. Genetic algorithm is used to optimize the initial weights and thresholds of BP neural networks. Taking the housing price and its main influencing factors of Guiyang city in 1998 and 2011 as experimental data, the traditional BP neural network and the BP neural network optimized by genetic algorithm are trained and simulated respectively. The results show that, Compared with the traditional BP neural network prediction model, the BP neural network prediction model optimized by genetic algorithm can accelerate the convergence speed of the network and improve the accuracy of house price prediction.
【作者单位】： 贵州师范大学数学与计算机科学学院;贵州师范大学多媒体31I研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41161065) 贵州省省长基金资助项目(黔省专合字(2009)115) 贵州省科技创新人才团队基金资助项目(黔科合人才团队(2012)4009)
【分类号】：F299.23;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2421386