本文關(guān)鍵詞： 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 房地產(chǎn)估價　出處：《計算機(jī)科學(xué)》2014年S2期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對房地產(chǎn)價格和影響因素之間存在復(fù)雜且非線性的關(guān)系,用傳統(tǒng)評估方法預(yù)測房地產(chǎn)價格精度不高的缺陷,提出一種基于遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP Neural Network,BPNN)的房地產(chǎn)評估預(yù)測模型。該模型利用BPNN確定房地產(chǎn)價格影響因子與評估價格之間的函數(shù)映射關(guān)系,并采用GA優(yōu)化BPNN的權(quán)值和閾值來提高BPNN的收斂速度,解決了算法陷入局部極值點(diǎn)的問題。最后,通過對100組實(shí)際交易樣本數(shù)據(jù)的計算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn),證明了該方法對房地產(chǎn)估價的有效性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:In view of the complex and nonlinear relationship between real estate price and influencing factors, the traditional evaluation method is used to predict the defects of low precision of real estate price. A real estate evaluation and prediction model based on genetic algorithm GA (genetic algorithm) and BP Neural network (BP neural network) is proposed, which uses BPNN to determine the functional mapping relationship between the influencing factors of real estate prices and the evaluation prices. The GA is used to optimize the weight and threshold of BPNN to improve the convergence speed of BPNN, and the problem that the algorithm falls into local extremum is solved. Finally, the computer simulation experiment of 100 groups of real transaction sample data is carried out. The validity and accuracy of this method for real estate valuation are proved.
【作者單位】： 江西財經(jīng)職業(yè)學(xué)院財稅金融系;
【基金】：江西省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(20132BAB211038)資助
【分類號】：TP183;F299.23;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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1 曾U喺，

本文編號：1529006