房价预测相关论文
以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象，基于网络搜索数据——百度指数，运用主成分分析（PCA）筛选关键词，自回归......
构建有效的房价预测模型对金融市场、民情民生有着重要意义。本文通过对爬取数据进行预处理和可视化操作，发现杭州的滨江区、上城区......
为了研究芜湖市新建商品房市场，本文基于“十三五”期间安徽省芜湖市住房市场数据，对芜湖市区新建商品房市场进行一系列分析，通过房价......
房价问题既是经济问题,又是民生问题。房地产作为国家经济的主导性和支柱性产业,同时也与居民的生活紧密相关。因此,对房价进行准......
学位
本文通过收集赣州市2016—2020年的房地产年度均价数据,构造了基于灰色系统预测模型下的GM（1,1）模型,用以预测赣州市未来5年的房地产......
房产在我国国民经济中占据重要地位。随着深度学习算法发展，关于房价预测问题算法也有深入的研究。文章将调试Logistic、ReLu各隐含......
1998年居民住房商品化以来,商品房价格一直是百姓的重点关注对象,二手房作为商品房中重要的组成部分,无论在商品房成交套数还是商......
近年来,房地产业在我国经济中的重要作用日益显现,现已成为我国经济支柱产业,由此带来的房价问题也成为我国社会关注的热点问题,房......
客观来说,房价受到诸多因素的制约,正因如此,房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余,在......
为了找到合适的房价预测方法,笔者以西安市新建商品房均价为数据基础,应用SPSS计算软件,分别建立了多元线性回归模型和BP神经网络......
基于海南省主要城市的房地产行业发展,利用因子分析对其商品住宅价格的影响因素做定性与定量分析。结合SPSS软件并通过建立多元回......
随着城市经济快速发展,本论文从居民最为关心的房价预测开始为研究对象,基于高准确度的预测前提下为实现城市房价各方面均衡发展提......
“住”是人类生活的基本需求之一,随着我国经济社会的高速发展,公众生活品质不断提升,对居住条件的需求也随之提高,房地产企业为了......
随着国民经济的稳定发展和人民生活水平的不断提升,人们对房价的关注越来越高。不仅如此,房价作为国内外广大学者普遍关注的话题,......
房地产行业在我国经济中具有重要地位。目前预测房价未来走势的方法有应用较多的基于影响因素分析的多因素回归模型、基于时间序列......
随着我国新型城镇化建设的不断推进,城市房屋规模爆发式增长,受城市资源配置及房屋供需失衡因素影响,全国各地特别是大城市住房矛......
针对房价受到多个相关因素的影响且EIman神经网络随机产生的权值及阈值导致预测结果精度较低等难题,提出了一种基于鲸鱼算法优化EI......
支持向量机自提出以来,就在数据挖掘、模式识别、人工智能等领域引发了广泛关注。因其严谨的数学基础以及良好的特性,被应用到各个......
自从我国从90年代初期取消福利分房制度，并且实行住房货币化、市场化后，房地产业进入了发展时期。目前房地产行业已成为国民经济的支......
衣食住行是人的最基本需求，在已解决基本温饱的情况下，住房问题越来越成为社会的焦点问题，过去十几年一路上涨的房价引发了大量的投机......
在国民经济快速发展的形势下,作为我国国民经济的支柱性产业、我国财富的重要组成部分的房地产市场也进入了大规模的市场化开发阶......
随着大数据技术和人工智能技术的发展成熟,各个行业对数据预测的需求逐渐增多,房地产行业也是如此.本文以美国爱荷华州的居民住宅......
文章以城镇化发展为前提,从房屋需求视角建立了房价预测指标体系,运用遗传算法和最小二乘支持向量机研究以深圳市为例的多因素房价......
本论文从定性分析影响青岛房价的可能因素入手建立多元线性回归方程,然后定性对青岛当前社会经济大环境分析应用房价模型预测将来......
目前机器学习领域针对房价预测已衍生出很多的方法,本文提出一种基于多变量回归分析的房价预测模型,添加当年失业率、贷款利率和国......
被广泛使用的线性模型具有良好的解释性和外延性,但自适应性弱,有时拟合和预测效果欠佳;变系数模型则反之.为解决这一类矛盾,提出......
房地产价格是房地产市场最重要和最直接的反映，而房地产价格受诸多因素的影响，使得房价与影响其变化的经济变量之间的定量关系无法用......
房价预测是典型的机器学习问题,可以选择多元线性回归方法进行分析.基于LightGBM算法,以二手房房价数据作为研究依据,建立房价预测......
近年来,房价持续上涨,买房人压力逐渐增大,房价预测成为人们谈论的焦点话题。文章针对近期房价走势预测问题,在综合考虑历史房价、......
房价是一个牵动亿万中国人神经的字眼,对房价的预测更是公众的焦点话题之一.本文从房地产需求、房地产供给和国家政策三个角度出发......
除了各期房价历史数据,各对应期市场上其他因素（如地价、人均收入、居住指数、人口等）的变化,对房价的高低也有一定的影响。本文将灰......
通过市场调查和专家咨询,选取2000年~2013年青岛市的平均房价及其主要影响因子作为研究数据。鉴于BP神经网络具有收敛速度慢、易陷......
主要利用房价收入比指标来衡量内江市商品房住宅价格是否合理,并进一步判断其房地产市场是否健康.结果表明房价和人均住宅面积对内......
房价预测问题是机器学习当中典型的回归问题,常见的算法有多元线性回归、神经网络以及基于集成学习方法的XGBoost模型,在具体的问......
本文从波士顿的多项房价影响因素中找到合适的特征,并且使用独热编码,归一化等方式来预处理特征,接着使用全连接深度学习训练以及......
随着人工智能技术的快速发展,机器学习被广泛应用于各行各业,并在多个领域都取得了较好的成果。房价是一个影响因素复杂的热点问题......
随着互联网的发展,搜索引擎成为了人们获取知识的重要渠道。网民在搜索引擎上留下的“搜索”痕迹形成了网络搜索数据,搜索引擎积累......
近年来,社会各界对房地产市场的关注度日益高涨,如何有效地对房价走势进行预测,抑制房价过高增长显得尤为迫切。以福州市为例,首先......
近两年来,我国在强调加快城市化进程的同时不断出台各种针对房地产的调控政策,房地产市场的未来走势逐渐成为全民关注的焦点。当下......
人工智能和机器学习中有一类问题为回归问题,对于回归问题的解决,常见的机器学习模型有基本的线性回归模型,岭回归模型,Lasso回归......
房价由于与国计民生休戚相关,而成为了当今社会最热门的话题之一,所以数十年来,为了对房价进行更加精准的预测,大量国内外各领域的......
传统的房价预测方法主要是按时间序列进行的,而房价的走势除与历史房价有关外,还由人均居住使用面积、市区人口总数、人均可支配收......
文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型：基于时......
搜集西安市1997年～2016年20年七个对房价影响的数据，首先对数据进行预处理，包括数据集成、空白值填写、数据标准化，然后，使用PCA方法对......
二手房交易市场比重的增大,使得对于二手房房价预测构建模型有重要意义。选取合肥市2019年6月至2020年6月的二手房成交记录作为研......
