合肥市二手房价多元线性回归预测模型

房地产价格变化一向是社会关注的热点。本文从链家二手网站上爬取了近万组合肥市截止到2018年3月的最新二手房交易数据,据此建立因变量为二手房售价,自变量分别为建筑面积、使用年限、户型等11个变量的多元线性回归模型,并对模型进行优化,最终得到较优的二手房价预测模型,为合肥二手房交易各方提供一种有实用价值的房价定价工具。

基于人工神经网络BP算法的莆田市房价预测

通过对房价影响因素的分析,研究房价准确预测模型.结合国内外的文献,提出利用BP神经网络和指数平滑的相关知识,建立房价预测模型.首先,分析了房价的影响因素,在文献综述的基础上,结合分析确立了房价影响因素模型,在此基础上,利用BP神经网络构建房价预测模型;其次,利用莆田市2005-2014年的数据进行实证研究,验证模型的准确性.在模型可行及准确的基础上,再结合指数平滑法对2016-2020年的房价影响因素值进行预测;最后结合建立的BP预测模型,预测未来5年的房价走势,为政府决策及居民投资提供依据.

中国房价构成与预测的仿真分析

研究房价准确预测问题,结合近年来国内房价易涨难跌、难以调控的问题,提出利用回归分析和BP神经网络的相关知识,建立了房价构成与预测模型。首先,分析房价构成因素,通过多元线性回归分析方法建立房价构成模型,并通过仿真得到了影响房价的主要因素,在此基础上,利用BP神经网络构建房价预测模型;根据历史统计数据分别预测07、08、09连续三年的房价,并将其与实际值进行比对验证仿真模型的可靠性及有效性。最后,结合2009年的数据参数,分别分析各个主要因素如何对房价产生影响,仿真结果表明,为房价的准确预测提供了依据。