神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型及其在房?jī)r(jià)趨勢(shì)分析中的應(yīng)用.pdf

1、房?jī)r(jià)一直是社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。由于房地產(chǎn)市場(chǎng)是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，因此，對(duì)房?jī)r(jià)趨勢(shì)變化這一復(fù)雜特征的精確描繪顯得日益重要。同時(shí)，房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)也越來(lái)越引起人們的關(guān)注，如何選取合適的預(yù)測(cè)模型去預(yù)測(cè)價(jià)格的走勢(shì)，已成為當(dāng)務(wù)之急。
　　 針對(duì)多因素影響下的目標(biāo)值預(yù)測(cè)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出良好的非線性映射能力、泛化能力和容錯(cuò)能力。它非常適用于具有非線性、時(shí)變性和不確定性的多因素復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)測(cè)問(wèn)題。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基于L1范數(shù)的加權(quán)幾何平均

2、的組合預(yù)測(cè)理論相結(jié)合，并有效地應(yīng)用到合肥市住宅商品房?jī)r(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)。主要完成了以下幾方面工作：
　　 首先，對(duì)影響房?jī)r(jià)的多個(gè)因素利用EVIEWS軟件采用最小二乘法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從初步確定的七個(gè)影響因素中去除對(duì)目標(biāo)值影響較小的“已完成住宅投資”因素；
　　 其次，運(yùn)用分析后的數(shù)據(jù)分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)模型；
　　 最后，利用單一預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差，建立基于L1范