基于遗传算法优化神经网络的房地产评估模型及实证研究.pdf

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2015-09-06 发布于湖北
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第41卷第11A期计算机科学 V01．41No．11A 2014 Science Nov 2014年11月 Computer 基于遗传算法优化神经网络的房地产评估模型及实证研究吕霁 (江西财经职业学院财税金融系九江332000) 摘要针对房地产价格和影响因素之间存在复杂且非线性的关系，用传统评估方法预测房地产价格精度不高的缺 Neural 陷，提出一种基于遗传算法(Genetic Network，BPNN)的房地产评估预测 Algorithm，GA)和BP神经网络(BP 模型。该模型利用BPNN确定房地产价格影响因子与评估价格之间的函数映射关系，并采用GA优化BPNN的权值和阀值来提高BPNN的收敛速度，解决了算法陷入局部极值点的问题。最后，通过对100组实际交易样本数据的计算机仿真实验，证明了该方法对房地产估价的有效性和准确性。关键词遗传算法，BP神经网络，房地产估价中图法分类号F270 文献标识码A RealEstate Modeland ResearchBasedonGenetic to NeuralNetwork Appraisal Empirical AlgorithmOptimize LV Ji (FinanceandTaxAtion VocationalofFinanceand 332000，China) Department，JiangxiCollege Economics，Jiujiang Abstract re— Predictionoftraditionalassessmentmethodsisnot ofthe nonlinear accuracy enough，becausecomplicated betweentherealestate and factors．This anrealestate lationship pricesinfluencing paperproposed appraisalpredictive modelbasedon andBPneuralnetworkItusesBPNNtodeterminethefunction geneticalgorithms mappingrelationship factorandevaluatedoftherealestate usesGAto andthresholdsofBPNN． impact price prices，which optimizeweights Themethod the rateofBPNNandsolvesthe of intolocalemreme improvesconvergence problemgetting point