昆明市区域商品住宅价格及影响因素研究

结合历史房价数据及人均生产总值等因素,以昆明市作为研究对象,通过建立GM(1,N)模型对昆明市的商品住宅房价进行了预测,采用理论与实证相结合的方法进行研究,并检验了模型的精度,试图弥补房价与影响其变化的多个经济变量之间的定量关系无法用精确的数学表达式来描述的不足,以期为昆明市的房地产投资决策提供一定的指导和借鉴意义.

基于人工智能与情感分析的房价分析系统设计与实现

随着大数据与人工智能技术的兴起,深度学习方法在房价投资方面有极大发挥空间。文章设计并实现了一个智能房价分析系统,主要包括基于LSTM的“房价预测”和基于情感分析的“舆情舆论”两大模块,可较好实现房价未来趋势预测及舆情分析,为企业和投资者提供参考和指引。

城市二手房个户交易价格的预测

基于武汉市二手房中介发布的数据,用一种新线性模型测度了二手房个体交易价格及首付额的主要影响因素.依据二手房价的分布,按二手房所在行政区域分段建立了价格预测模型,同时给出了二手房交易价格等级的推理规则.统计学检验表明,首付额预测模型性能优良,可用于实际二手房个户交易价格的预测.