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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天津市二手房價格預(yù)測研究

發(fā)布時間:2025-02-10 20:26
  房價一直是社會關(guān)注及討論的熱點話題。隨著近年來,政府不斷提倡與城市房價居高不下,越來越多的家庭開始關(guān)注并根據(jù)實際需要去選購二手房,二手房市場得到快速發(fā)展。而二手房價格評估也因此成為了房屋交易雙方共同關(guān)注的焦點問題,但目前二手房真實價格存在評估難問題,且影響二手房價格的相關(guān)因素錯綜復(fù)雜,如何利用高維特征數(shù)據(jù)實現(xiàn)對二手房真實價格的準確評估與預(yù)測顯得尤為重要。因此本文力圖使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出一套科學(xué)、準確、高效的二手房價格預(yù)測評估模型。本文以天津市二手房歷史成交價格為研究對象,以線上房源銷售信息平臺——貝殼找房官網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源,收集了自2020年6月23日至11月16日,共19774條天津市二手房歷史成交原始數(shù)據(jù)。接著在選取影響天津市二手房成交價格的相關(guān)特征時,分別從區(qū)位特征、建筑特征、小區(qū)特征及交易特征4種類別進行研究考量,最終保留了29個相關(guān)特征指標。同時為了保證模型訓(xùn)練效果,本文對收集的原始成交數(shù)據(jù)進行特征處理與數(shù)據(jù)清洗,最終得到了18292條有效樣本數(shù)據(jù),包含了1個成交價目標特征以及36個特征處理后的相關(guān)特征字段。將有效樣本數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練集與測試集劃分后,就可以進行模型的構(gòu)建過程。本文...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1技術(shù)路線圖

圖1技術(shù)路線圖

天津理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章緒論-6-評價指標后,把測試集數(shù)據(jù)分別帶入到訓(xùn)練好的3種模型中進行價格預(yù)測,得到相應(yīng)的模型評價指標。最終對不同模型的預(yù)測評價指標進行了對比與分析。第五章,主要闡述了通過全文研究得到的結(jié)論以及本文研究所存在的不足之處,并對今后的進一步研究進行了相關(guān)展望....


圖2.1M-P神經(jīng)元模型

圖2.1M-P神經(jīng)元模型

天津理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)-16-狀態(tài),并向其他神經(jīng)元輸出化學(xué)物質(zhì)。類似地,M-P神經(jīng)元允許多個輸入,并根據(jù)連接權(quán)重以及閾值來控制神經(jīng)元的輸出結(jié)果,如下圖2.1所示。圖2.1M-P神經(jīng)元模型在該模型中,神經(jīng)元接收到來自其他個神經(jīng)元傳遞過來的輸入信號(=1,2,…,....


圖2.2階躍函數(shù)

圖2.2階躍函數(shù)

天津理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)-17-圖2.2階躍函數(shù)數(shù)學(xué)表達式為:()={1,≥0;0,<0.(2.28)階躍函數(shù)可以將連續(xù)型的輸入值映射為二分類輸出值―0‖或―1‖,―1‖對應(yīng)著神經(jīng)元興奮,―0‖代表著神經(jīng)元抑制。但同時,階躍函數(shù)也存在著不連續(xù)、不光滑等缺點。(2....


圖2.3Sigmoid函數(shù)

圖2.3Sigmoid函數(shù)

天津理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)-17-圖2.2階躍函數(shù)數(shù)學(xué)表達式為:()={1,≥0;0,<0.(2.28)階躍函數(shù)可以將連續(xù)型的輸入值映射為二分類輸出值―0‖或―1‖,―1‖對應(yīng)著神經(jīng)元興奮,―0‖代表著神經(jīng)元抑制。但同時,階躍函數(shù)也存在著不連續(xù)、不光滑等缺點。(2....



本文編號:4033032

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