基于BP神经网络的住宅需求预测研究

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基于bp神经网络的房价预测研究——以邯郸市为例

Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(5), 754-759Published Online October 2019 in Hans. /journal/sahttps:///10.12677/sa.2019.85085Forecast of Housing Price Based on BPNeural Network—Taking Handan as an ExampleXincheng Tang, Zhihai Wang*College of Science, Hebei University of Engineering, Handan HebeiReceived: Oct. 1st, 2019; accepted: Oct. 14th, 2019; published: Oct. 21st, 2019AbstractBP neural network is a network structure model, which is the most widely used currently. It has a strong ability to fit and map the nonlinear relationship between variables. This paper takes the average house price and main factor data of Handan from 2003 to 2016 as the object, and uses BP neural network to construct a house price forecasting model. The experimental result shows that BP neural network can effectively predict the housing prices in Handan in a relatively stable ex-ternal environment.KeywordsBP Neural Network, House Price, Prediction基于BP神经网络的房价预测研究——以邯郸市为例汤新程，王志海*河北工程大学数理科学与工程学院，河北邯郸收稿日期：2019年10月1日；录用日期：2019年10月14日；发布日期：2019年10月21日摘要BP神经网络是截止目前应用最为广泛的一种网络结构模型，其对变量之间的非线性关系有着极强的拟合映*通讯作者。

基于BP神经网络的房价预测研究 ——以邯郸市为例

基于BP神经网络对房价预测的研究

３１２�� ８８
９４６�� ６６
２００４
７２５�� ０１
３１８�� ５
１１０２�� ３９
２４�� ６８３８�� ２１４４�� ３５１�� ８５６７�� ４２７９�� ３７１２４�� ８２１６９�� ６７
程[３] ꎮ ＢＰ神经网络的基本结构如图１所示:
图１ＢＰ神经网络结构图
从ＢＰ神经网络的结构图可知ꎬＢＰ神经网络主要有输入层ꎬ隐含层以及输出层构成ꎬ其中ＸＸＸ１ꎬ��ꎬ ｊꎬ��ꎬ ｍ是ＢＰ神经网络的输入值Ｏ１ꎬ��ꎬＯｋꎬ��ꎬＯｎꎬ是ＢＰ神经网络的预测值ꎬ当来自外界的消息通过输入层传输进入到隐含层进行处理ꎬ并有输出层输出处理结果ꎮ 当ＢＰ神经网络的输出结果和其期望结果之间的误差大于精度要求时ꎬ则进入反向传播阶段ꎬ并对网络权值阈值进行修正ꎬ 直到输出结果和期望结果误差满足一定条件
收稿日期:２０１８－０６－２０作者简介:高文(１９９３—)ꎬ女ꎬ陕西子长人ꎬ延安大学硕士研究生ꎮ
３８
为止[２－５] ꎮ
２实验仿真
２�� １试验样本数据的选取与预处理２�� １�� １选取样本数据
房价的影响因素有很多ꎬ比如采光、地理位置、国家的宏观调控等ꎮ 这些因素都对房价的预测结果有不
同程度的影响ꎬ选择的影响因素要结合实际ꎬ并且具有合理性ꎮ 在本文的研究中ꎬ选取了７个影响因素ꎬ包括地区总人口、地区城镇人口、生产总值、房地产开发投资总额、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、商品房销售面积ꎮ 本文中关于西安１９９７年 ~ ２０１６年的数据来自于«西安统计年鉴»和«中国房地产统计年鉴»ꎬ其中部分房价数据如表１所示:

基于BP神经网络的住宅造价的预测研究

基于BP神经网络的住宅造价的预测研究发布时间：2022-11-11T08:19:08.977Z 来源：《建筑实践》2022年第13期第41卷作者：唐思柔，杨洋，贾郁涵，张子琪，侯涵硕，刘虹[导读] 为了提高造价预测效率，提出了一种基于BP神经网络的工程造价预估模型。

唐思柔，杨洋，贾郁涵，张子琪，侯涵硕，刘虹嘉兴学院，浙江嘉兴，314001摘要：为了提高造价预测效率，提出了一种基于BP神经网络的工程造价预估模型。

该模型在详细分析了住宅的造价构成的特征的基础上，找到主要的造价影响因素，建立了造价影响因素和工程造价的映射关系，以住宅工程的影响因素作为神经网络的输入向量，将所需的工程造价作为神经网络的输出向量，从20个案例中，选取5个案例样本作为预测样本，剩下15个样本作为训练样本输入，不断地训练网络函数，使函数修正和改进，使函数输出的工程造价几乎接近于样本的造价，达到了准确预估住宅工程造价的目的。

实验结果表明，本文建立的仿真模型切实可行，预测误差在10%左右，是比较理想的住宅工程造价预估方法，可用于造价工程的辅助估算。

关键词：住宅；工程造价；神经网络；预测0引言新世纪以来，我国建筑业不断发展，在工程领域的投资和成本也越来越高，所以通过工程前期的造价预测可以用最合理化的投资成本，获得最大的收益。

但是因为工程造价受到许多复杂的因素的影响,导致传统的工程造价预测方法即耗时又耗力，且无法达到令人满意的精度和效果。

因此，该如何快速准确的实现造价预测将直接影响项目的盈利状况和工程效率。

在这样的需求背景下，BP神经网络算法因为具有高度非线性和非局限性的特点而被应用在工程造价领域。

本文将对BP神经网络在工程造价预测的应用进行分析研究，探究BP神经网络在造价预测的精确性。

1造价预测的国内外研究1.1国外造价预测研究建设工程当中,造价预测结果的准确性及时效性是非常关键的。

工程造价预测的准确度与预测方法的选择有密切的关系。

基于BP神经网络的房价预测模型

基于BP神经网络的房价预测模型随着城市化进程的加速，人民对于购房的需求不断增加。

房屋作为生产资料、居住空间以及投资品，其市场价格波动对于社会经济发展和居民生活水平有着极其重大的影响。

因此对于房价的预测和分析问题一直备受关注。

本文将介绍一种基于BP神经网络的房价预测模型，并对其实现方法和预测精度进行探讨。

一、BP神经网络的原理BP神经网络是一种常用的前馈式人工神经网络，具有强大的自适应学习和非线性处理能力。

它的学习过程是通过反向传播算法来实现的，即根据网络输出误差将误差逐层反向传播至输入层，最终得到各个节点的误差信息，从而更新权值参数。

BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层三个部分。

其中，输入层接收输入样本数据，并将其传递给隐藏层；隐藏层进行多次线性变换和非线性映射，从而将输入数据转换成高维特征表达；输出层输出模型的预测结果，其输出数值与实际数值进行比较，从而计算出误差，并通过反向传播更新权值参数。

二、房价预测模型的构建在构建基于BP神经网络的房价预测模型时，需要考虑如下几个方面：1. 数据预处理：将历史房价数据进行清洗、排序和筛选，保留有效数据，并对数据进行缩放和标准化处理；2. 特征构造：将不同的房价因素进行分解和归纳，构造出一组具有代表性的特征因子，并将其编码成向量形式；3. 网络搭建：根据选取的特征因子，搭建BP神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并确定网络的神经元个数和激活函数类型；4. 参数设置：设置网络学习率、迭代次数、误差容限和权值范围等参数；5. 模型训练：以历史房价数据为训练集，对构建的BP神经网络进行训练，使其逐渐提升预测能力；6. 模型预测：利用已经训练好的模型，在给定的输入数据下，输出预测房价结果。

三、房价预测模型的应用基于BP神经网络的房价预测模型，其适用范围十分广泛。

在房地产领域，它可以用于各种形式的房价预测和分析，如房价趋势预测、房产投资风险评估、楼市热点区域预测等。

基于BP神经网络的某市房价评估及预测

基于BP神经网络的某市房价评估及预测摘要本文将BP神经网络理论应用于某市房地产市场比较法价格评估与预测,讨论了网络结构的设计、学习算法等问题，并做了改进。

房地产的市场价格受众多因素影响，我们把因素分为宏微观两方面。

我们选取了某市各个行政区划多个小区新住宅房作为样本。

并据此建立三个数学模型，并分别基于神经网络在matlab中实现。

模型一：基于BP神经网络的估价模型我们固定某一时点，即宏观因素不变，仅考虑微观因素对房地产价格的影响。

具体而言，将神经网络理论对各楼盘和其对应为微观指标的关系矩阵进行网络学习和训练，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小，我们就应用此模型估计其他楼盘的价格。

模型二：基于改进BP的价格预测模型在此模型中，我们忽略微观因素对房价的影响，仅考虑宏观因素。

我们选取6个反应房地产价格的滞后性经济指标，然后找出2007年一季度至2010年二季度的各经济指标值，构成一个房价价格指标与宏观经济因素的关系矩阵。

并以东湖-红原星城楼盘为例，根据其以往的房地产价格并应用神经网络算法，就可预测出此楼盘2010年第三季度的楼盘价格。

模型三：综合指标价格预测模型在此模型中，我们同时考虑微观因素和宏观因素对房价的影响，构造了一个融合两种因素的综合指标体系，应用神经网络理论，就可以估计出任意楼盘（包括即将推出的楼盘）在2010年第三季度的季度均价。

以东湖-红原星城楼盘为例，根据其以往的房地产价格并应用神经网络算法，就可预测出此楼盘2010年第三季度的楼盘价格。

预测结果和模型二大致相同。

此外还对某市2010年第三季度即将推出的楼盘：青山湖-天御国际公寓进行估价，并预测其2010年第三季度的价格为8246.1元模型三能很好地对任意房地产进行估价和预测，但缺点是只能预测下一季度的价格。

在模型的改进与推广中，我们提出基于ANFIS的价格预测模型，该模型能很好的预测出未来的房价，与模型三的预测值具有很强的一致性。

基于BP神经网络的房价预测研究——以邯郸市为例

基于BP神经网络的房价预测研究——以邯郸市为例在房地产市场中，准确预测房价是重要的任务之一、为此，许多研究者采用了不同的方法和模型来进行房价预测。

本文将使用BP神经网络模型，以邯郸市为例，进行房价预测研究。

邯郸市是中国河北省的一个重要城市，其房地产市场发展迅速。

为预测邯郸市的房价，我们将收集一系列与房价相关的数据，包括房屋面积、地理位置、所在小区、建造年份等。

这些数据将被用作BP神经网络的输入。

我们还将收集房价的实际数据作为BP神经网络的输出。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决回归和分类问题。

它由输入层、隐藏层和输出层组成。

在房价预测问题中，输入层的神经元对应着房价相关的特征，输出层的神经元对应着房价的预测值。

隐藏层的神经元则对输入进行处理和转化。

训练BP神经网络需要以下几个步骤：1.数据预处理：将收集到的数据进行归一化处理，使其取值范围在0到1之间。

这有助于提高BP神经网络的训练效果。

2.网络结构设计：确定BP神经网络的输入层神经元数量、隐藏层神经元数量和输出层神经元数量。

根据具体问题和数据特点，适当调整网络结构。

3.初始化权重和偏置：将神经网络的权重和偏置初始化为一个小的随机值。

4.前向传播：将数据通过神经网络的输入层传递到隐藏层，再传递到输出层。

每个神经元都会根据其输入和权重产生一个输出值。

5.反向传播：通过计算输出值与实际值之间的误差，将误差从输出层逆向传播到隐藏层和输入层。

然后，根据误差调整神经网络的权重和偏置。

6.重复步骤4和5，直到达到预设的停止条件。

通常情况下，训练可以通过设定最大迭代次数或达到一定误差精度来停止。

完成训练后，我们可以使用BP神经网络来进行房价预测。

将新的房屋信息输入到已训练的网络中，网络将会给出相应的房价预测值。

需要注意的是，BP神经网络仅通过历史数据进行预测，并不能考虑到所有可能影响房价的因素。

因此，预测结果可能会受到其他未考虑因素的影响。

此外，神经网络的训练容易陷入过拟合的问题，因此需要合理设置网络结构和停止条件。

基于BP神经网络的房地产预警研究——以沈阳为例

・１２２・
பைடு நூலகம்
价值工程
基于ＢＰ神经网络的房地产预警研究一以沈阳为例
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅａｌＥｓｔａｔｅＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ：ＴａｋｉｎｇＳ￣ｎｙｎｇａａｓａｎＥｘａｍｐｌｅ
房地产投资增长率房地产市场自身施工面积增长率
１房地产市场预警指标的建立选择房地产市场预警指标体系时，应当遵循全面性、科学性、可测性、独立性等原则［１１。根据房地产指标选取的
基金项目：住房和城乡建设部课题（２０１１一Ｒ５ — １８），辽宁省教育厅人文社科项目（Ｗ２０１０３５４ｏ作者简介：刘阳（１９８１一），女，辽宁锦州人，硕士，讲师，研究方向为工程管理：刘莹（１９８２一），女，辽宁沈阳人，硕士，讲师。
０引言
。景下，如何有效地监控房地产业发展就显得很必要。本文二级指标。具体构成见表１表１房地产市场预警指标体系利用ＢＰ神经网络对房地产市场进行预警研究，以此对房地产业的危机进行预警，并提出建议措施。
ｏｎｅａｒｌｙｗａｎｉｒｎｇ．
关键词：ＢＰ神经网络；房地产；预警

基于BP神经网络的住宅项目投资估算研究

作者简介：让兴燕（1997—），女，四川凉山人，主要研究方向为工程造价全过程管理、工程项目管理。

李海凌（1976—），女，四川成都人，教授，主要研究方向为工程项目管理、工程风险管理。

收稿日期：2020年9月基于BP 神经网络的住宅项目投资估算研究让兴燕1李海凌1赵邱旭1彭会根2（1.西华大学土木建筑与环境学院，四川成都610039；2.中电建建筑集团第一工程有限公司，北京100032）【摘要】在建设项目投资估算编制过程中，往往得不到具体的图纸信息，这样的信息残缺为建设单位编制和审定投资估算带来了困难，为后期招标控制价的编制提出了挑战。

文章通过Python 机器学习语法建立BP 神经网络模型，按同一标准，选取508个随机住宅工程样本作为建筑工程数据来源，根据其建筑地上层数、地下层数、檐高、建筑面积四项指标对其建筑工程费、装饰工程费、安装工程费进行机器学习，最后通过A 住宅的四项指标预测出该项目的相关费用，将预测数据与实际数据进行对比，证明该模型的有效性。

文章将现代智能程序语言技术与传统行业实践所需相结合，探讨了基于人工智能语法解决工程实际问题的可行性，对未来行业发展和科技融合趋势做出了相应展望。

【关键词】Python TensorFlow BP 神经网络住宅工程造价估算【中国分类号】TU723.3【文献标识码】A【文章编号】1008-2166（2021）01-018-07【DOI 】10.19730/ki.1008-2166.2021-01-018【Abstract 】This paper establish BP neural network model by Python grammar.According to the same standard,select 508residential constructions as the data source of construction engineering.According to the up-ground floor number,under-ground floor number,height and building area,carrying out the construction engineering cost,decoration engineering cost and installation engineering cost.Finally,through the empirical analysis,proving the efficient of the model.【Keyword 】Python ；TensorFlow ；BP neural network ；Construction ；CostResearch on Investment Estimation of Residential Project Based on BP Neural NetworkRang Xingyan 1,Li Hailing 1,Zhao Qiuxu 1,Peng Huigen 2（1.Xihua University,Chengdu 610039,China ;2.PowerChina Construction Group LTD,Beijing 100032,China ）一、引言建筑工程投资估算是建设项目投资决策中十分重要的文件。

基于BP神经网络的住宅项目定价研究

基于ＢＰ神经网络的住宅项目定价研究提要本文利用特征价格理论和BP神经网络工具建立住宅项目估价模型,为住宅项目定价提供一种快速、有效的新方法。

关键词:BP神经网络;住宅项目;特征定价中图分类号:F293.3文献标识码:A新建住宅项目定价能否被消费者认同,对于项目投资者来说,能够快速准确地了解项目定价的合理区间是非常重要的。

目前,在实际操作中运用的市场比较法、收益还原法等基本方法在估算精度、速度乃至应用范围上都具有局限性。

随着计算机技术的迅速发展,近些年来兴起的人工神经网络模型的一个明显特征就是具有通过学习最佳逼近非线性映射的能力。

因此,项目特征到项目定价的非线性映射关系通过人工神经网络来进行模拟求解是可行的。

一、应用BP神经网络的原理神经网络在回归分析中较传统方法具有相对优越性,它能从大量的离散实验数据中经过学习训练,建立起反映实际过程内在规律的系统模型,BP神经网络是其中的一种较为简单但应用广泛的方法。

(一)BP人工神经网络模型构造概述。

BP神经网络,由输入层、隐含层和输出层构成,各层采用全互连接,同一层中各单元不连接。

通过调整各个权值和阈值,直到达到期望的误差即可。

(二)基于LM法的BP算法改进。

由于标准BP算法用的梯度下降法随着接近最优值,梯度趋于零,致使误差函数下降缓慢。

LM法的优点是迭代次数少,收敛速度快,精确度高,因此在训练样本时采用LM法。

二、住宅项目定价模型构建(一)住宅项目定价特征的选取。

根据Lancaster特征价格理论,模型的一般形式是:P=F(X1,X2,X3…XN),P为住宅项目均价,F为函数形式,X为住宅项目特征变量。

住宅项目特征变量通常考虑的因素,可以分为建筑特征、区位特征、邻里特征、需求特征四大类,分别用L、M、N、R表示,如下:P=F(Z)=F(L,M,N,R)(1)变量应选取与项目整体相关的特征因素,对于特征的选取,采用专家评审法,邀请一家咨询公司5位工作8年以上的项目策划师,对住宅项目中影响定价的各种因素进行选取打分,最终选取的特征变量如表1所示。

2017年重庆市房价预测基于BP神经网络

2017年重庆市房价预测基于BP神经网络随着房地产市场的不断发展，房价成为社会关注的焦点。

在重庆这样一个经济发展速度较快的城市，房价的预测对市民购房和投资者来说都具有重要意义。

在房价预测中，人工智能技术中的神经网络被广泛应用。

本文将基于BP神经网络，对2017年重庆市房价进行预测。

一、BP神经网络的原理BP神经网络是一种用于模式分类和函数逼近的人工神经网络，广泛应用于房价预测、股票价格预测等领域。

BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层。

输入层接收外部信息，隐含层进行信息加工和处理，输出层产生网络的输出。

BP神经网络的优势在于其能够处理大规模、复杂、非线性问题，并具有良好的泛化能力。

二、BP神经网络在房价预测中的应用在房价预测中，BP神经网络主要使用历史的房价数据和相关经济指标作为输入，房价作为输出。

通过神经网络的训练和学习，建立起输入和输出之间的映射关系，从而实现对未来房价的预测。

在实际应用中，需要收集大量的房价历史数据，进行数据处理和特征提取，然后将数据输入到BP神经网络中进行训练。

三、2017年重庆市房价预测的数据准备为了进行2017年重庆市房价预测的研究，我们收集了大量的相关数据，包括重庆市近几年的房价变动数据、GDP增长率、人口增长率、城市化率、房地产政策等。

这些数据作为BP神经网络的输入，将有助于建立起数据和房价之间的关系，从而实现对2017年重庆市房价的预测。

四、BP神经网络的训练与学习在收集到足够的数据后，我们需要对BP神经网络进行训练与学习。

我们将数据进行预处理，包括数据清洗、归一化处理等。

然后，我们将数据分为训练集和测试集，用训练集来训练神经网络，用测试集来验证神经网络的性能。

在训练过程中，我们需要确定网络的结构、学习率、激活函数、误差函数等参数，以及进行合适的迭代次数，最终得到一个性能良好的BP神经网络模型。

五、2017年重庆市房价的预测结果通过对2017年重庆市房价的预测，我们得到了一个较为准确的预测结果。

基于BP神经网络和百度地图API的房价预测方法的研究

基于BP神经网络和百度地图API的房价预测方法的研究近年来,随着人们对于住房的需求大大增加,房价涨跌成了人们越来越重视的民生问题,所以如何客观地预测房价及其变化趋势备受人们的关注,结合互联网以及数据挖掘等信息技术手段重点分析影响房价的因素,进而较为准确地预测房价将变得尤为重要。

本文的具体工作包括如下五个部分:(1)对房产资料数据进行预处理。

对原始数据的每个属性执行诸如缺失值处理、异常值处理和数据规范化等预处理过程。

(2)构建房价预测BP神经网络模型。

本文主要构建两个BP神经网络模型,即基于原始数据的BP神经网络模型和基于百度地图API扩展数据的BP神经网络模型。

模型构建过程就是确定神经网络层数、每层中的节点数量以及激活函数的过程。

(3)利用百度地图API获取房屋周边信息。

百度地图API接口主要用于扩展原始数据,最终得到房屋周边一定距离内教育、医疗和交通等宏观数据,并将其作为模型输入,从而提高模型预测房价的准确性。

(4)模型训练。

本文利用MATLAB的神经网络工具箱对上述两个模型进行训练,主要包括模型参数的设定及模型性能的图形分析等。

(5)模型验证、结果与应用。

本文采用十折交叉验证的方法进行模型评估,实验结果正确率均大于70%,证明模型构建合理有效。

然后,本文将上述两个神经网络模型进行了比较,实验结果表明:基于百度地图API和BP神经网络的房价预测方法具有更高的正确率,且影响房价的因素不仅取决于微观因素,宏观因素发挥着更大的作用。

为方便模型使用,本文还提出了“双层BP神经网络”的方法,在房价预测BP神经网络之前,增加了一个房价粗分类的BP神经网络。

本文的研究思路可为研究房价预测提供一些新的方法,对于无法量化的宏观因素也提供了新的获取方法,也可为房屋购买者提供相应的决策支持。

2017年重庆市房价预测基于BP神经网络

2017年重庆市房价预测基于BP神经网络【摘要】本文基于BP神经网络模型，通过对2017年重庆市房价数据进行收集和处理，建立了房价预测模型。

文章首先介绍了研究的背景和意义，然后详细阐述了数据收集和处理的过程，以及BP神经网络模型的建立方法。

随后给出了实验结果分析，对模型的优化和预测性能进行了评价。

最后对影响因素进行了分析，在结论部分验证了基于BP神经网络的房价预测在2017年重庆市具有可行性，并展望了未来的研究方向。

本研究为房地产市场参与者提供了有效的预测工具，为投资者和政府决策提供了重要参考依据。

【关键词】重庆市，房价预测，BP神经网络，数据收集，模型建立，实验结果，模型优化，预测性能评价，影响因素分析，可行性，未来研究。

1. 引言1.1 研究背景2017年重庆市房价一直备受关注，随着城市化进程加快、经济发展持续增长，房地产市场也呈现出不断波动的特点。

房地产作为经济的重要支柱之一，其发展状况不仅影响着城市居民的生活质量，也直接关系到整个社会经济的稳定发展。

房价预测作为房地产市场分析的重要研究领域之一，对于政府决策、投资者战略制定以及普通居民购房计划都具有重要意义。

如何准确预测未来房价走势，成为当前研究的热点之一。

本研究将采用BP神经网络模型对2017年重庆市房价进行预测，通过对大量历史数据的收集与处理，并结合影响房价的各种因素，建立起一套科学的模型，以期能够准确预测未来房价的走势。

通过本研究，不仅可以提高对房地产市场的理解，也可以为决策者提供科学依据，推动相关政策的制定和实施。

1.2 研究意义2017年，重庆市房地产市场仍然处于高速发展阶段，房价的涨跌直接关系到市民的生活水平和投资决策。

对重庆市房价进行准确预测具有极其重要的实际意义。

通过建立基于BP神经网络的预测模型，可以帮助政府、企业和个人更好地制定房地产市场战略，规避风险，提高投资收益。

本研究旨在基于BP神经网络模型对2017年重庆市房价进行预测，为相关利益相关方提供科学的决策依据。

基于BP神经网络的河南开封市住房需求预测

２．ａｆｎｌｃｒｎｃｅｃｎｅｈｏｏｙＳｈｏ，ＨｎｎＫｉｅｇ４５ｏ）ＫｉｅｇＥｅｔｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｃｏｌｅａａｆｎ７１ｏ
摘
要：影响住房需求的因素众多，错综复杂，并且具有非线性的特征。本文通过对住房需求影响因素的分析，８用Ｐ神经
０引言
１研究区域概况
随着我国经济的快速发展、城市化进程的稳步推进以及
１１．开封市概况
人民生活水平的不断提高，人们的住房需求也在不断的增加。正确预测商品住宅的需求趋势，及时掌握相关需求信息，不仅可以为房地产投资开发提供依据，也可以为政府部门的宏观决策提供参考。预测是对未来状况进行估计的一个分析过程，过已有通的真实历史数据建立模型，过对数据进行定量分析，而经从
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2017年重庆市房价预测基于BP神经网络

2017年重庆市房价预测基于BP神经网络随着中国房地产市场的发展，重庆市房价一直是市场的热点之一。

针对重庆市房价的预测，本文使用了BP神经网络进行了探究和研究，并得出了以下预测结果。

首先，我们需要建立BP神经网络的模型。

BP神经网络是一种多层前向反馈神经网络，具有较强的逼近能力和泛化能力。

在建立模型时，我们需要选择输入层节点、隐藏层节点和输出层节点的数目，同时需要确定学习率、动量系数和最大迭代次数等参数。

在本文中，我们选择了一个输入层节点、两个隐藏层节点和一个输出层节点的模型，学习率为0.2，动量系数为0.3，最大迭代次数为1000次。

接下来，我们需要确定模型的输入变量。

在本文中，我们选择了以下8个因素作为模型的输入变量：1. 城市总人口数：城市总人口数对房价产生影响。

2. 人均可支配收入：人均可支配收入反映了人们的购房能力。

3. 土地面积：土地面积是房价的一个重要因素。

4. 离市中心的距离：离市中心的距离对房价的影响也非常重要。

5. 房屋均价：房屋均价是房价的一个重要指标。

6. 交通情况：交通情况包括公交车路线、地铁站、自行车道等。

7. 商业设施：商业设施是城市配套设施之一，也是影响房价的重要因素。

8. 学区房：学区房是被学校所管辖的范围内的房屋，对家长选择孩子上学有很大的影响。

根据以上8个因素，我们收集了2010年至2016年的相关数据，将其作为BP神经网络的输入数据集和目标数据集进行训练和预测。

这里我们使用了Python语言中的Tensorflow库来搭建BP神经网络模型。

最后，我们进行了对比实验，使用了多元线性回归模型对重庆市房价进行了预测，然后将其与BP神经网络的预测结果进行了对比。

经过比较分析，我们发现，BP神经网络的预测结果明显优于多元线性回归的预测结果，具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

综合以上研究结果，可以得出以下结论：基于BP神经网络的重庆市房价预测方法具有较高的预测精度和较强的鲁棒性，可以为重庆市的房地产市场提供较好的决策参考。

基于BP神经网络的河南开封市住房需求预测

基于BP神经网络的河南开封市住房需求预测
范振东
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2010(000)003
【摘要】影响住房需求的因素众多,错综复杂,并且具有非线性的特征.本文通过对住房需求影响因素的分析,用BP神经网络来购建住房的需求模型.根据河南开封市的有关统计数据,用BP神经网络优化算法进行住旁需求预测,并与多元回归预测方法进行对比.结果表明,BP神经网络具有较好的适应性和较高的预测精度.
【总页数】3页(P21-23)
【作者】范振东
【作者单位】东华理工大学地球科学与测绘工程学院,江西,抚州,344000;开封电子科技学校,河南,开封,475100
【正文语种】中文
【中图分类】TP227
【相关文献】
1.灰色BP神经网络在河南煤炭需求预测中的应用 [J], 勾国华
2.应用BP神经网络进行住房需求预测分析 [J], 梁宗经;旷芸
3.基于BP神经网络与GM(1,1)组合的北京市物流需求预测模型 [J], 李晗;吴珍珍;张雪雪
4.基于BP神经网络的成都市的物流需求预测 [J], 陈敏
5.基于ARIMA和BP神经网络的供应链需求预测模型及其对比分析 [J], 唐甜甜;周伟
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