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题名小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用
被引量：13
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作者
王婧
田澎
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机构
上海交通大学安泰管理学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
2005年第7期96-98,共3页
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文摘
随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向。该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时间序列。采用小波神经网络对房地产价格指数进行预测,并将预测结果与指数平滑法和RBF神经网络预测做了对比。采用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真。结果指标表明,在大样本数据的情况下,采用小波神经网络对房地产指数进行预测能够获得较好的效果。
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关键词
房地产价格指数
预测
小波神经网络
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Keywords
real estate price indices
Forecast
Wavelet neural network
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析
被引量：2
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作者
何薇
章恒全
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机构
河海大学商学院
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出处
《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
CAS
2014年第1期135-139,共5页
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文摘
针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM(1,1)和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。
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关键词
房地产价格指数
灰色GM(1
1)模型
BP神经网络
价格走势
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Keywords
real estate price indices
GM （ 1,1 ） model
BP neural network
price trend
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分类号
F293.35
[经济管理—国民经济]
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题名基于时间序列的南昌房地产价格指数模型研究
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作者
殷霄雯
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机构
华东交通大学国际学院
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出处
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第2期6-8,共3页
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基金
江西省教育厅科研基金(JJ1207)
华东交通大学校立科研基金(10QT03)
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文摘
鉴于房地产全国价格指数与实际城市房地产价格相差较大,本文基于自回归积分移动平均模型理论,构造了南昌市1998～2011年共55个季度房地产价格指数数据的理论模型ARIMA(3,2,0),经Box-Pierce检验表明该模型具有95%的概率合理性,为预测南昌市未来房地产价格指数提供参考.
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关键词
房地产价格指数
ARIMA模型
Box-Pierce检验
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Keywords
real estate price indices
ARIMA model
Box-Pierce test
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分类号
F212.1
[经济管理—国民经济]
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