基于线性回归和神经网络模型的二手车交易价格预测分析

摘要：

二手车市场发展和需求潜力巨大,二手车价格的制定是影响和制约二手车市场发展的一个重要因素,因此构建一个合理有效的二手车交易价格预测模型十分亟需和重要.本文以 58 同城二手车交易平台数据为基础,分析相关数据的含义及其关联性并对数据进行清洗与处理,分别建立多元线性回归和神经网络二手车交易价格预测模型,并以平均相对误差,准确率等评价指标评估分析了模型的性能.研究结果表明:基于对数归一化处理数据的预测模型具有更高的精度和稳定性;与多元线性回归预测模型相比,神经网络预测模型具有更好的精度和稳定性.相关研究成果对于指导二手车交易价格的合理制定和二手车市场的健康良性发展具有重要的意义.

关键词：二手车交易、价格预测、线性回归、神经网络、平均相对误差

所属期刊栏目：13

分类号：F426.471;F724.6;TP183(中国工业经济)

资助基金：浙江理工大学研究生教育教学改革研究项目;浙江省教育厅一般科研项目;广州市科学技术局科技创新发展专项

在线出版日期：2023-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：103-110