基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

• 作者: 张仁津 高玉明
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 优化 权值 房价 预测模型
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-191
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.04.036

摘要

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测.采用BP神经网络建立房价预测模型.利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.选取1998年-2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高玉明	贵州师范大学数学与计算机科学学院	4	150	3.0	4.0