基于NRS-BP模型的商品住宅需求预测研究

• 作者: 李德智 杨茜 蒋英 谷甜甜
• 来源期刊: 工程管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: 商品住宅需求 预测 邻域粗糙集 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 房地产经济管理
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: F293.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13991/j.cnki.jem.2020.05.028

摘要

合理预测商品住宅需求的未来走势,有利于形成房地产市场平稳健康发展态势.将邻域粗糙集(NRS)和BP神经网络结合,构建基于NRS-BP的商品住宅需求预测模型.先确定商品住宅需求影响因素集,利用NRS对集合中的影响因素进行约简,选出最佳约简组合;在训练好的BP神经网络模型中,输入GM(1,1)预测的需求主要影响因素时序数据,计算未来年份商品住宅需求量.经实际算例分析,预测出其未来5年商品住宅需求量,验证了该模型的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德智		85	399	11.0	15.0
2	谷甜甜		14	34	3.0	5.0
3	杨茜		3	9	2.0	3.0
4	蒋英		1	0	0.0	0.0