本文将介绍一种基于BP神经网络的房价预测模型,并对其实现方法和预测精度进行探讨。 一、BP神经网络的原理 BP神经网络是一种常用的前馈式人工神经网络,具有强大的自适应学习和非线性处理能力。它的学习过程是通过反向传播算法来实现的,即根据网络输出误差将误差逐层反向传播至输入层,最终得到各个节点的误差信息,从而更新...
由于其优异的表征学习和泛化能力,深度神经网络已经在图像处理、语音识别等领域取得了很大的成功。本文将探讨如何基于深度神经网络研究房价预测模型。 一、数据集的获取和预处理 房价预测需要用到真实的房价数据,这里我们以Kaggle网站上的Boston房价数据集为例。该数据集包含了506个样本,每个样本包含13个数值型特征和一个...
假设我们模型预测出来的数据为y,而该数据的真实标签值为t(注意,这里的y与t都为向量),那么y与t的误差我们可以用 这里除以2完全是为了后面求导方便。模型训练的目标就是要让该值能够尽量小,而y又是关于模型参数w和b的函数,根据凸函数的性质,该表达式的最小值一定是在w和b的偏导数的值为0的产生。 但遗憾的是...
可以看到公式7、8、9的计算结果(神经网络的训练结果的变换值)与正规方程的计算结果(-2.018, 5.055, 46.235)基本相同,基于神经网络是一种近似解的考虑,可以认为这种推导是有理论基础和试验证明的。 5.3 代码实现 下面的代码实现了公式4,5,6: # get real weights and bias def DeNormalizeWeightsBias(net, dataRe...
介绍了极限学习机ELM的网络结构以及学习训练算法。 二、源代码 % elm_stockpredict.m %% 清除工作空间中的变量和图形 clear,clc close all %% 1.加载337期上证指数开盘价格 load matlab.mat whos rng(1) %% ARMA模型 z=iddata(y1); m=armax(z(1:19),'na',2,'nc',1); yp = predict(m,y1,1); ...
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用,鲁棒性强,适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,与传统的优化算法相比,具有以下...
商品房价格关乎我国的城市化进程以及老百姓的生活水平,因而对商品房价格的预测非常重要.预测回归类问题的一大难点是如何处理好不同的属性类型,并将其加以融合.本论文提出了一种基于全连接神经网络的房价预测模型.在已经建立神经网络模型的基础上,只需将商品房的属性输入神经网络,即可获得该商品房的价格.杨永辉西安工业...
再次,在以上研究的基础上,选用三种房价预测模型——时间序列预测模型,灰色预测模型,BP神经网络模型对房价的未来发展趋势进行预测.通过比较三种模型的预测效果发现,基于... 丁凤 - 安徽财经大学 被引量: 26发表: 2014年 神经网络组合预测模型及其在房价趋势分析中的应用 房价一直是社会关注的热点问题.由于房地产市场是...
将回归模型与BP神经网络算法相结合,将时间序列分解为长期趋势与残差,分别进行预测。选取了我国2002年1月至2017年9月的平均房价以及主要影响因素作为实验数据,对房价进行预测,并对泡沫进行量化研究。研究结论给出了房地产价格与泡沫的发展趋势,并提出了监测与抑制泡沫的有效手段。对我国房地产市场健康稳定发展具有一定意义...
利用Adaptive-Lasso方法建立选择变量模型来筛选变量,进而根据上述GM(1,1)模型对筛选出来的变量分别建立灰色预测模型进行预测,得到变量在 2018年、2019年的预测值;然后对历史变量数据建立BP神经网络预测模型,把通过灰色预测模型得到的预测值代入训练好的模型中,从而得到充分考虑历史信息的2018年—2020年西安市房价的预测值...