基于神经网络的住宅房地价格时间序列预测模型研究-控制工程专业论文.docx

浙江-下业大学硕十学位论文基于神经网络的住宅房地产价格 浙江-下业大学硕十学位论文 基于神经网络的住宅房地产价格 时间序列预测模型研究 摘 要 本文以当前中国老百姓最关心的房价问题作为研究选题的对象，具有多方面的选题意 义，房价不仅老百姓关心，政府部门以及房地产开发商也非常关注。 目前，房地产市场价格预测正逐步成为学术研究热点，所采用的理论和方法各异，都 试图探究房地产市场价格走势的内部规律，通过建模进行价格走势分析并实现价格预测n1。 宁波是一个副省级沿海城市、计划单列市，宁波的住宅房地产市场发展趋势具有典型性， 本文采用基于人工神经网络的时间序列分析方法，依据宁波市房地产交易中心与宁波市房 地产产权产籍监理处官方网站每个月发布的月统计表数据，对宁波市六区住宅房地产价格 数据进行数据预处理、建模、学习拟合、实现了宁波六区住宅房地产价格的短期预测，具 有一定的精度。 本文的主要工作和成果如下： 1．构建了多维时间序列BP网络拓扑图； 2．将动态神经网络理论应用于房地产价格预测，分别构建了不同步长的基于BP神经 网络、RBF神经网络、基于Nnstart GUI时间序列工具箱的住宅房地产价格时间序 列预测模型，针对宁波住宅房地产实际数据进行了仿真预测实验，表明了所提方 法的有效性： 3．对三种模型的实验结论进行横向、纵向比对分析，研究了不同步长对动态神经网 络的影响； 4．总结得出了“相关性原则，对神经网络的应用研究具有一定的指导意义。 关键词：动态神经网络，时间序列，预测，相关性 浙江T业大学硕士学位论文A 浙江T业大学硕士学位论文 A TIME SERIES FoRECASTING MoDEL BASE ON ANN FoR RE SIDENTIAL PRICE ABSTRACT Not only people but also government departments are most concerned about the commercial housing prices．To research the heavy object has a certain significance． At present，the price forecast of commercial housing market is becoming a hot research point，and these theory and methods are vary，but motivation and purpose of the study are the same，have tried to explore the invisible regular pattem of the price movements for the commercial housing market，model，fit price trend，and complete price forecasts at last． Ningbo is a coastal sub—provincial city．Its residential commercial housing market trend has typical，I use artificial neural network based on time series analysis method，preprocessing， modeling，learning fit，and to achieve the short-term forecasts prices of the Ningbo six districts， this short-term forecasts has some accuracy． n圮main work and achievements of tlliS thesis as follows： 1．Build a multi-dimensional time series of BP network topology； 2．Study the application of dynamic neural network in predict real estate prices，created three models base on BP NN，based Oil RBF NN，and based on Nnstart GUI toolbox．Simulated and predicted the Ningbo’S real estate prices with actual experimental data,the result indicated the effectiv