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【摘要】：為了克服傳統(tǒng)預測方法的不足,采用RS-BPNN模型預測商品房價格.利用粗糙集理論確定影響商品房價格的主要因素,運用具有超強數據處理能力的BP神經網絡,根據篩選的主要因素作為輸入節(jié)點數,構建商品房價格的預測模型,然后通過實例進行仿真.結果表明,其預測精度遠遠超過傳統(tǒng)預測方法.可見RS-BPNN模型在房地產價格預測領域具有很強的實用性.
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of traditional forecasting methods, the RS-BPNN model is used to predict the price of commercial housing. The rough set theory is used to determine the main factors affecting the price of commercial housing, and the BP neural network with super data processing ability is used to construct the forecasting model of the price of commercial housing according to the number of input nodes of the selected main factors. Then the simulation is carried out by an example. The results show that the prediction accuracy is much higher than the traditional prediction method. It can be seen that the RS-BPNN model has a strong practicability in the field of real estate price forecasting.
【作者單位】： 武漢大學土木建筑工程學院;
【分類號】：F299.23;F224

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本文編號：2450465