基于GM(1,1)模型及BP神经网络的四城市房价分析与预测

摘要：

房价趋势分析、预测对于研究我国国民经济趋势具有重要意义.本文主要讨论了国内房价的预测问题,通过建立数学模型对近三个月国内一、二线样本城市(北京、上海、重庆、青岛)的房价进行预测.该文通过建立GM(1,1)模型、拟合时间序列,建立关于人口与房价的马尔萨斯模型,建立关于经济总量、职工平均工资、商品房施工面积、城市居民可支配收入等因素的BP神经网络模型等方式对历年各城市房价进行多角度分析,并得到最优预测模型.综合以上模型的结果,预测所选样本城市未来三个月房价走势,并得出有关结论.

关键词：GM(1,1)模型、神经网络、房价预测、马尔萨斯模型、数学建模

所属期刊栏目：14

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：179-185