【摘 要】
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文章将影响房价因素归结为政府、消费者和房地产商三大方面,选取了影响房价波动的8个指标。为了更加准确地预测房价,首先利用因子分析对指标进行降维,得到两个公因子;然后,以该公因子作为极限学习机的输入,以对应的房价作为输出建立房价预测模型;最后,与其他3个模型预测结果进行对比分析。结果表明:结合因子分析的极限学习机比其他3个模型更能实现精准房价预测。
【机 构】
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河北科技师范学院,河北省文化旅游大数据技术创新中心,河北民族师范学院
【基金项目】
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国家自然科学基金,项目编号:62006069,河北省文化旅游大数据技术创新中心开放课题,项目编号:SG2019036-yb2001,河北科技师范学院博士科研基金和教学研究基金,项目编号:2020YB012,JYYB202034。
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文章将影响房价因素归结为政府、消费者和房地产商三大方面,选取了影响房价波动的8个指标。为了更加准确地预测房价,首先利用因子分析对指标进行降维,得到两个公因子;然后,以该公因子作为极限学习机的输入,以对应的房价作为输出建立房价预测模型;最后,与其他3个模型预测结果进行对比分析。结果表明:结合因子分析的极限学习机比其他3个模型更能实现精准房价预测。
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