本文從房屋的特征價(jià)格模型出發(fā)，通過建立溫州市商品房價(jià)格的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對近年來溫州市主城區(qū)的商品房價(jià)格的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測分析，從中可以看到應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在房屋特征價(jià)格的評價(jià)指標(biāo)體系下，通過對樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理，可以很好的進(jìn)行商品房價(jià)格的預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試結(jié)果顯示，在訓(xùn)練樣本的驗(yàn)證中有88.4%的樓盤價(jià)格相對誤差在10%以內(nèi)；測試樣本的驗(yàn)證中樓盤價(jià)格相對誤差均在10%以內(nèi)，并且最大相對誤差僅為9.73%。這表明該模型對溫州主城區(qū)商品房價(jià)格的預(yù)測具有一定的精確性，該網(wǎng)絡(luò)模型可以應(yīng)用到本地區(qū)的商品房價(jià)格預(yù)測。 最后利用已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對溫州市主城區(qū)即將開盤的樓盤進(jìn)行了價(jià)格趨勢預(yù)測。

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 前言
    1.1 商品房價(jià)格趨勢預(yù)測分析的背景
    1.2 商品房價(jià)格趨勢預(yù)測分析的意義
    1.3 研究內(nèi)容和目標(biāo)
    1.4 研究的技術(shù)路線
2 文獻(xiàn)綜述
    2.1 房價(jià)預(yù)測常用的模型[2-7]
        2.1.1 時(shí)間序列預(yù)測法
        2.1.2 VAR模型
        2.1.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.4 灰色-馬爾科夫模型
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論
        2.2.3 BP算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的步驟
        2.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)
    2.3 特征價(jià)格模型的理論基礎(chǔ)[12-18]
        2.3.1 特征價(jià)格理論的發(fā)展歷程
        2.3.2. 房地產(chǎn)特征價(jià)格模型的研究
3 建立溫州商品房特征價(jià)格模型
    3.1 商品房的主要特征[19]
        3.1.1 商品房的自然屬性
        3.1.2 經(jīng)濟(jì)特性
    3.2 商品房價(jià)格的主要影響因素[20]
        3.2.1 宏觀因素
        3.2.2 微觀因素[21-24]
    3.3 溫州商品房特征價(jià)格模型
        3.3.1 溫州基本概況[25]
        3.3.2 國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境[26]
        3.3.3 溫州商品房特征價(jià)格模型框圖
4 基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫州市商品房價(jià)格趨勢預(yù)測
    4.1 樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備
    4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)
    4.3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程與結(jié)果分析
    4.4 網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證
    4.5 商品房價(jià)格趨勢預(yù)測
5. 結(jié)論
    5.1 本文主要結(jié)論
    5.2 本文存在的一些問題與進(jìn)一步的研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號：3916626