【摘 要】
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针对房价波动大的数据特征,将多小波分析与房价预测问题结合,以北京市2010-2018年的房屋数据作为研究对象,探究了利用Haar小波变换、Daubechies系列小波变换以及基于过采样预
【基金项目】
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国家级大学生创新训练计划(201810010050)
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针对房价波动大的数据特征,将多小波分析与房价预测问题结合,以北京市2010-2018年的房屋数据作为研究对象,探究了利用Haar小波变换、Daubechies系列小波变换以及基于过采样预处理的GHM多小波变换和CL多小波变换处理房价数据的分解重构效果,并通过对高频系数进行门限阈值量化重构处理以达到去噪的目的;建立支持向量机(SVM)预测模型,通过探究4种小波处理方法对房屋价格预测的影响结果,给出了相应预测效果更佳的数据处理方法和选择依据。
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