遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡在住宅需求預測中的應用研究.pdf

1、住宅需求是指在一個特定的時期內(nèi),消費者在各種可能的價格下,愿意而且有能力購買住宅的數(shù)量,即住宅的有效需求。對住宅需求進行有效預測,能夠為政府加強房地產(chǎn)管理,合理進行住宅和住宅相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃,有效運用經(jīng)濟調(diào)控手段確保供需平衡等方面提供科學的依據(jù),同時這也是房地產(chǎn)企業(yè)提高營銷決策水平特別是選擇最佳投資機會的重要前提和基礎。因此,對住宅需求量進行準確的預測已越來越受到人們的重視。然而,由于住宅需求量與需求影響因素之間內(nèi)在的、復雜的非線性關系

2、,給住宅需求量的預測帶來了相當大的難度。
　　近年來,信息技術特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展,為住宅需求預測提供了新的途徑。本文根據(jù)住宅需求預測的特點,并針對現(xiàn)有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在住宅需求預測的應用過程中存在著極易陷入局部極小的缺陷,以遺傳BP混合算法為主要技術手段優(yōu)化網(wǎng)絡的權重,建立了住宅需求預測的遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,在住宅需求預測模型的建立中進行了創(chuàng)新研究。
　　本文的主要研究工作概括如下:
　　1.針對 BP神經(jīng)網(wǎng)

3、絡在學習過程中容易陷入局部極小這一不足,應用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)進行優(yōu)化,設計了遺傳BP混合算法。
　　2.應用灰色關聯(lián)分析法確定了影響住宅需求的主要影響因素,對基于遺傳 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的住宅需求預測模型的建模過程進行了研究。
　　3.以桂林市區(qū)住宅需求相關數(shù)據(jù)為實證對象,構建了基于遺傳 BP混合算法的桂林市區(qū)住宅需求預測模型,并運用MATLAB軟件進行仿真。結果證明,與BP算法相比較,遺傳BP混合算法建模的穩(wěn)定性更好