我國房地產(chǎn)行業(yè)在住宅貨幣化、商品化、土地有償使用等一系列的市場化改革之后,經(jīng)過三十多年的建設與發(fā)展,產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大,已經(jīng)成為國民經(jīng)濟的支柱性產(chǎn)業(yè)。面對房地產(chǎn)業(yè)的高風險和高收益,隨著而來的是行業(yè)的投機、炒作現(xiàn)象日益嚴重。同時,房地產(chǎn)是資本密集型行業(yè)。因此,如何充分掌握信息資源,有效地預測房地產(chǎn)市場,使政府和房地產(chǎn)企業(yè)能對房地產(chǎn)市場進行較準確的估計、預測和判斷,成為了重要而迫切的研究課題,具有很強的理論和現(xiàn)實意義。 現(xiàn)階段的房地產(chǎn)市場價格預測方法常見的有線性回歸預測模型、時間序列預測、趨勢線預測法等。而影響房地產(chǎn)價格的主要數(shù)據(jù)指標涉及許多不確定因素,且相互關系錯綜復雜,預測房地產(chǎn)價格實際上是一個非線性問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡依據(jù)數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在聯(lián)系建模,克服了傳統(tǒng)線性分析和人員主觀判斷的影響,具有良好的自組織、自適應性,同時具有很強的學習能力以及抗干擾能力。 本文以人工神經(jīng)網(wǎng)路作為主要研究工具。首先,對房地產(chǎn)價格特征及其影響因素進行概述,通過分析可以發(fā)現(xiàn)住宅商品房價格主要受該地生產(chǎn)總值、人均可支配收入水平、居民消費價格指數(shù)、土地開發(fā)投資、房地產(chǎn)開發(fā)投資額等因素的影響。其次,對人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論和方...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究目的和意義
        1.1.1 我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.1.2 研究意義
    1.2 房地產(chǎn)價格預測相關研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究思路與目標
        1.3.1 研究目標
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術路線
        1.3.4 可能的創(chuàng)新
2 房地產(chǎn)市場價格分析
    2.1 房地產(chǎn)概述
        2.1.1 房地產(chǎn)的定義
        2.1.2 房地產(chǎn)的特性
    2.2 房地產(chǎn)價格的特征和影響因素
        2.2.1 房地產(chǎn)價格的特征
        2.2.2 房地產(chǎn)價格影響因素
3 神經(jīng)網(wǎng)絡計算模型
    3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡概述
        3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展史
        3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
    3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)價格預測原理
        3.2.1 正向建模
        3.2.2 逆向建模
    3.3 反向傳播(Back-Propagation,BP)網(wǎng)絡理論
        3.3.1 BP網(wǎng)絡結構
        3.3.2 BP網(wǎng)絡學習規(guī)則
        3.3.3 BP網(wǎng)絡設計技巧
        3.3.4 初始值的選取
        3.3.5 BP網(wǎng)絡的局限性
        3.3.6 提高泛化能力的方法
    3.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        3.4.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡結構
        3.4.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程
4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)價格預測模型中的應用
    4.1 應用背景介紹
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)價格預測模型中的應用
    4.3 BP改進模型在房地產(chǎn)價格預測中的應用
        4.3.1 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
        4.3.2 實驗仿真
    4.4 Elman網(wǎng)絡在房地產(chǎn)價格預測中的應用
    4.5 本章小結
5 總結與展望
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及科研成果
致謝



本文編號：3736371