一种基于BP神经网络的房价预测模型

摘要：

房价复杂多变,具有非线性特性,因此利用非线性模型预测房价走势受到学者们的关注.而在非线性模型中,BP(Back Propagation)神经网络具有较强的非线性映射能力.因此,该文基于BP神经网络构造房价预测模型.在模型的具体实现中,首先基于特征选择方法提取影响房价变化的典型经济要素;然后针对房价要素特点构建BP网络模型,通过已有数据对BP神经网络模型进行深度训练、校验,预测今后房屋价格的走势.理论分析与实验结果表明,本文提出的模型优于现有一些线性和非线性预测模型,能够对房价变化进行有效预测.

关键词：BP神经网络、非线性映射、特征选择、房价预测

所属期刊栏目：15

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：215-218