一种基于BP神经网络的房价预测模型

• 作者: 孙婷婷 沈毅 赵亮
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 非线性映射 特征选择 房价预测
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 215-218
• 页数: 4页
• 分类号: TP39

摘要

房价复杂多变,具有非线性特性,因此利用非线性模型预测房价走势受到学者们的关注。而在非线性模型中,BP(Back Propagation)神经网络具有较强的非线性映射能力。因此,该文基于BP神经网络构造房价预测模型。在模型的具体实现中,首先基于特征选择方法提取影响房价变化的典型经济要素;然后针对房价要素特点构建BP网络模型,通过已有数据对BP神经网络模型进行深度训练、校验,预测今后房屋价格的走势。理论分析与实验结果表明,本文提出的模型优于现有一些线性和非线性预测模型,能够对房价变化进行有效预测。