基于GM（1,1）模型及BP神经网络的四城市房价分析与预测

• 作者: 侯宗润 李贵熙 綦文彬
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: GM(1 1)模型 神经网络 房价预测 马尔萨斯模型 数学建模
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 179-185
• 页数: 7页
• 分类号: TP183

摘要

房价趋势分析、预测对于研究我国国民经济趋势具有重要意义。本文主要讨论了国内房价的预测问题,通过建立数学模型对近三个月国内一、二线样本城市（北京、上海、重庆、青岛）的房价进行预测。该文通过建立GM（1,1）模型、拟合时间序列,建立关于人口与房价的马尔萨斯模型,建立关于经济总量、职工平均工资、商品房施工面积、城市居民可支配收入等因素的BP神经网络模型等方式对历年各城市房价进行多角度分析,并得到最优预测模型。综合以上模型的结果,预测所选样本城市未来三个月房价走势,并得出有关结论。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	綦文彬		5	2	1.0	1.0
2	侯宗润		5	2	1.0	1.0
3	李贵熙		4	1	1.0	1.0