本文選題：房地產(chǎn)價(jià)格 + 時(shí)間序列��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年19期

【摘要】：為了更好地了解房地產(chǎn)價(jià)格變化趨勢(shì),針對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的時(shí)變性以及樣本之間的時(shí)間相關(guān)性,文章提出一種基于合理遺忘歷史樣本的房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)測(cè)模型(RF-ELM)。首先采用相空間重構(gòu)對(duì)房產(chǎn)價(jià)格樣本進(jìn)行重構(gòu),對(duì)隱藏于房產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)間的信息進(jìn)行深入挖掘,恢復(fù)房產(chǎn)價(jià)格時(shí)間序列原動(dòng)力系統(tǒng),然后通過(guò)引入遺忘因子減弱舊訓(xùn)練樣本影響,并以泛化能力作為模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)輸出權(quán)值進(jìn)行選擇性更新,最后進(jìn)行了仿真分析。結(jié)果表明,RF-ELM的房地產(chǎn)價(jià)格學(xué)習(xí)速度預(yù)測(cè)性能優(yōu)于對(duì)比模型,獲得了更加理想的房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:In order to better understand the change trend of real estate price, aiming at the time variation of real estate price and the time correlation between samples, this paper presents a prediction model of real estate price based on reasonable forgotten historical sample. Firstly, the phase space reconstruction is used to reconstruct the real estate price sample, and the information hidden in the real estate price data is deeply excavated to restore the real estate price time series power system. Then, by introducing the forgetting factor to weaken the influence of the old training samples and taking the generalization ability as the evaluation criterion of the model, the output weights of the LLM are selectively updated. Finally, the simulation analysis is carried out. The results show that the performance of RF-ELM in predicting real estate price learning speed is better than that of contrast model, and a more ideal effect of real estate price prediction is obtained.
【作者單位】： 湖南工程學(xué)院管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(D010204) 湖南省重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目([2011]76號(hào)) 湖南省工程學(xué)院人才啟動(dòng)基金項(xiàng)目
【分類號(hào)】：F299.23

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1863100