基于BP神经网络和GIS融合的住房空置率预测研究

针对传统手工统计住房空置率耗时长、投入大等问题,本文提出基于BP神经网络和GIS融合的住房空置率预测模型。本模型基于用户用电数据和信息数据,从影响因素分析入手,利用GIS数据分析方法量化住房空置率的影响因素指标,然后运用BP神经网络挖掘各影响因素与住房空置率之间的对应关系,实现了对住房空置率的精准预测。本文以10个小区为例,对模型结果进行验证,结果表明预测的空置率与实际空置率几乎接近,模型具备较高的实用性与准确性。该研究对促进基层人员工作减负,提高公司整体工作效率与运营水平,促进政府有效决策,推动社会智能化、精益化管理作出了贡献。