【摘 要】
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当下房价的变化与国民生活息息相关,人们越来越需要对房价进行预测以满足他们购买、投资的需 求。随着国家对“炒房团”的限制,购房者和卖房者都需要一个影响房价变化的客观
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海财经大学信息管理与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472087);上海市科委高新技术领域重点项目子课题(17511104203)
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当下房价的变化与国民生活息息相关,人们越来越需要对房价进行预测以满足他们购买、投资的需 求。随着国家对“炒房团”的限制,购房者和卖房者都需要一个影响房价变化的客观标准供其投资使用。利用机 器学习方法中的 GBDT算法,引入某一区域内房屋相关的多种异构的客观因素,通过对短时间的区域房价预测来 避免人为因素对房价的影响,为房价的估值给予客观上的理由。实验结果表明:通过对周边信息的整合,对某处 区域平均房价做预测,其拟合程度达到 0.92上下。从实验结果中发现:住户区包含的住宅数量、住户区周边的出 租车人流数量
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