發(fā)布時間：2021-03-07 20:13

　　通過基于數(shù)據(jù)挖掘理論的粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,用屬性約簡算法約簡并提取了影響房地產(chǎn)價格的主要指標因素,對降維后的數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡學習和訓練,最后用訓練好的的網(wǎng)絡檢驗測試樣本.方法使學習訓練的速度和識別率提高了,為房地產(chǎn)價格預測提供了一種更為有效和實用的新途徑. 

【文章來源】：數(shù)學的實踐與認識. 2020,50(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖２約簡前的訓練??

邵為爽，等：數(shù)據(jù)挖掘＿詹地產(chǎn)價格預測中的應用研究??３０９??？：；：：；；?Ｉ?：?；．?：?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?；．?ａＱ：；ｓｉＳ＊：２５?：?：??蘇Ｉ酬Ｉ麵ｉ＿ｈ＿ｌ丨??圖２約簡前的訓練??圖３約簡后的訓練??從約簡前后的決策表２和表３中抽�。保皞�測試樣本送入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡，進行仿真??實驗（見表４），結(jié)果表明經(jīng)過約簡后的數(shù)據(jù)所訓練生成的網(wǎng)絡對測試樣本的識別率和效率都??有所提高，且與所期望的房屋價格基本一致．因此，將提出的新方法應用于齊齊哈爾市２０２０??年房地產(chǎn)價格預測，本文從齊齊哈爾市北三區(qū)的住宅選�。保皞�預測樣本（見表５），樣本集包??含８個屬性，則該神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入即為一個８ｘ１０階矩陣．輸出層有３個神經(jīng)元，共１０個測??本文根據(jù)差別矩陣的屬性約簡算法對決策表２進行條件屬性約簡，通過Ｒｏｓｅｔｔａ軟件的??運行得到叫ａ７，?ａ１Ｑ是冗余的屬性，將其刪除得出了最小約簡條件屬性集合為：｛叫，叱，ａ３，??〇；４，?ａ＆，ａｓ，ａｉ〇，?ａｎ｝，得到最終決策表３．??表３最終決策表??Ｕ??Ｃ??２?２??３?１??４?３??２?１??３?２??２?３??Ｄ??ａｎ??３?０１０??２?０１０??２?００１??３?０１０??９７?１??９８?３??９９?１??１００?２??２?２?２??３?３?２??１?００１??３?００１??１?１００??３?００１??根據(jù)Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｍｖ定理，參考公式２確定３層的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，３個輸出神經(jīng)元，訓練樣本??從決策表２和表３中選取，作為ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入層．運用軟件Ｍａｔｌａｂ７．０多次試驗，??將神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分別設(shè)置為１１－

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]粗糙集BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)價格預測中的應用[J]. 章偉.  計算機仿真. 2011(07)
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碩士論文
[1]基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡的中小企業(yè)信用評估體系及模型的研究[D]. 李曉歡.內(nèi)蒙古大學 2010
[2]遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡及在導航傳感器故障診斷中的應用[D]. 王雯升.哈爾濱工程大學 2009
[3]粗糙集方法在稅務稽查中的研究與實踐[D]. 齊家宏.蘭州大學 2007



本文編號：3069733