搜索到387篇“ 房价预测“的相关文章
- 酒店房价预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品
- 本发明提供一种酒店房价预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及计算机技术领域，该方法包括：根据各区域节点之间的区域间特征因素，确定各区域节点之间的区域关联度；区域关联度表征区域间的人口流动密度；根据区域关联度，确定...
- 夏华蒋健胡泽远叶晓龙李伟李海传陈润泽
- 基于机器学习的房价预测研究
- 2024年
- 房地产行业是我国国民经济的重要组成部分,关乎国计民生,而房价的走势直接影响到社会的金融稳定和整体宏观社会的长期发展,因此对房价进行预测研究对个人消费者、房地产开发商以及国家宏观调控部门都至关重要。本文基于Kaggle在线平台上2020年5月至2021年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息数据,分别利用支持向量机和XGBoost模型对房屋价格进行预测,采用平均绝对误差、均方根误差和拟合优度作为评价标准将各个预测模型对房价的预测效果进行评价与比较,得出结论:XGBoost模型拟合和预测的效果最好。整体而言,本研究为房价预测提供了科学的模型和方法,为房屋出售者和房屋购买者提供科学的参考依据。
- 王玉洁
- 关键词：房价预测支持向量机
- 基于梯度提升决策树的房价预测模型
- 2024年
- 为了更精确快速地预测二手房房价,提出基于梯度提升决策树的房价预测模型。首先,采集最新沈阳二手房数据,对数据进行预处理;其次,基于处理后的数据和梯度提升决策树方法建立房价预测模型;最后,利用实验验证模型的有效性。实验结果显示,基于梯度提升决策树模型在拟合优度、均方根差、平均绝对误差都优于岭回归、决策树。在预测房价上具有一定的实用性。
- 宋阳
- 关键词：房价预测岭回归数据预处理
- 基于PCA-BPNN算法的房价预测应用研究
- 2024年
- 房价是影响人民生活幸福指数的重要因素,因此合理地进行房价预测意义重大。以经典预测数据集——波士顿房价数据集为例,提出一种基于主成分分析(PCA)的3层BP神经网络模型的改进算法PCA-BPNN来进行房价预测。在对数据集进行数据标准化处理和主成分分析降维的基础上,通过调整BP神经网络模型的隐含层神经元数、学习次数等参数来优化预测模型。最后,利用MATLAB对数据进行仿真试验。试验结果表明,提出的模型预测准确率较改进前的BP神经网络模型有所提升,提升幅度最高可达90.4772%。
- 张璐璐麻晓敏王星月孙俊杰
- 关键词：BP神经网络房价预测数据预处理主成分分析
- 基于深度学习的房价预测系统的设计与实现
- 2024年
- 随着经济的飞速发展,许多人面临着购房困难和投资房地产高风险的问题。房屋是住房功能和投资效用的双重问题,因此房屋价格变得越来越复杂。房屋价格影响因素多,总体走势呈非线性。论文设计并实现了一个基于深度学习的房价预测系统,根据相关经济学原理选取房价影响因素,并对数据进行处理后使用该数据对神经网络模型进行训练、验证,以达到预测房价的目的。系统采用B/S结构,使用Django构建服务器,为用户提供房价预测服务、数据集查询、房价论坛等功能。
- 王晓东陈鑫龙林小婷孙冬璞
- 关键词：房价预测DJANGO
- 基于RGAM--Stacking的房价预测系统的设计与实现
- 在当今的经济环境中，房地产市场的动态性和复杂性对投资者、购房者以及政策制定者都提出了巨大挑战。目前关于房价预测的算法普遍是基于机器学习或统计分析方法实现的，但其预测性能与准确度仍然有很大的提升空间。另外，现有的预测模型大...
- 钱远洋
- 关键词：房价预测NAMSTACKING
- 基于多元线性回归与随机森林算法的房价预测模型对比研究
- 2024年
- 为分析房价影响因素,选择更优的机器学习模型预测房价走势,使用两种机器学习算法构建了两种预测模型并对比预测效果。通过对公开数据集进行特征分析、预处理以及数据集划分,构建了多元线性回归预测模型和随机森林预测模型。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及决定系数(R2)作为最终评估模型的指标,结果显示随机森林模型的平均绝对误差、均方根误差较小,决定系数较大。评估得出随机森林模型预测准确性较多元线性回归模型更优。
- 秦艳姣
- 关键词：多元线性回归房价预测
- 基于时空视角下的城市房价预测模型构建——以北京市为例
- 2024年
- 本文在对城市房价影响因素定性分析基础上,以北京市为例,采取皮尔逊相关系数法对采集的实例数据进行分析,从中选取影响北京市房价的7个重要影响因素指标。综合运用多元线性回归和灰色理论方法,通过对指标影响因素逐个解算和分析,构建了基于时空视角下的北京市房价预测模型并进行了检验,同时提出了房价调控的有关建议。
- 朱玉忠郑蕾朱万红
- 关键词：多元线性回归房价预测
- 基于单一与组合模型的二手房房价预测研究
- 房地产行业是我国国民经济的支柱产业之一。目前,我国的房地产业已经进入基数大、增速低的时期。市场已经从以新房交易为主转向了新房和二手房市场的同步发展,实现了供需的平衡。根据北京市住房和城乡建设委员会的数据显示,北上广深等一...
- 霍玉娇
- 关键词：二手房房价多元线性回归
- 基于演化CatBoost算法的房价预测模型
- 2024年
- 遗传规划算法采用函数变换将原有变量张成的空间映射到新的特征空间,通过遗传算子操作实现目标函数的最优化。影响房价波动的因素有很多,各影响因素与房价之间呈现复杂的非线性关系。文中提出了一种基于演化CatBoost算法的房价预测模型,将影响房价波动的各因素变量编码为遗传规划算法的终端变量,采用CatBoost算法作为基学习器构建适应度函数,针对房价预测的特点设计合理的遗传算子,在函数映射后的特征空间上实现目标函数的最优化,以提升预测模型的性能。实验结果表明,基于演化CatBoost算法的房价预测模型的预测性能优于传统的基于随机森林算法、支持向量机算法、自适应增强算法、极致梯度提升算法等的预测模型,能够更好地实现房价的预测,在相同条件下具有更高的预测准确度。
- 王成章白晓明汤文英陈书涵
- 关键词：决策树
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- 作品数：6被引量：9H指数：1
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- 研究主题：房价预测 分析预测 房价 房价走势 多元线性回归模型
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- 作品数：5被引量：50H指数：3
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- 研究主题：房价预测 城市住宅价格 投机行为 复杂系统 房价分析
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- 作品数：47被引量：146H指数：7
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- 研究主题：房价走势 住房公积金 房价收入比 房地产 物业税
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- 作品数：11被引量：31H指数：2
- 供职机构：内江师范学院地理与资源科学学院
- 研究主题：土壤容重 房价 房价预测 教学方法 课程
- 孟勉
- 作品数：11被引量：60H指数：4
- 供职机构：黑龙江八一农垦大学
- 研究主题：房地产市场 绩效评价 土地整理 房价预测 鞅过程
