基于主成分分析与BP网络的房地产投资风险预测

房地产投资具有投资金额大,回收期长,投资风险受多种因素影响等特点,通过主成分分析法将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低BP网络的输入维数。针对房地产投资风险系统的非线性特征,运用BP网络的高度非线性映射能力,对房地产投资风险进行预测,并且与直接用BP网络方法作了对比分析,结果表明：基于主成分分析与BP网络预测结果更精确。     

BP网络模型在预测区域商品房销售量中的应用

在充分考虑影响普通住宅销售量的诸多因素下,通过对某市房地产的销售面积进行预测,选择专家打分法和BP网络的组合模型,与实际值进行对比,表明专家打分法和BP网络的组合模型在预测房地产的销售量中是确实可行的.     

基于神经网络BP算法的市场预测研究

提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术，并选择重庆房地产市场为实验研究对象，给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。     

BP神经网络在建筑物流领域中的应用

建筑物流成本在施工企业总成本中占有较大的比重。本文针对建筑企业某种物资采购量、市场存有量、出口量以及市场价格的历史数据建立了径向BP神经网络预测模型,该网络具有三路输入,三个神经隐层。利用历史数据作为BP神经网路的训练样本,对某种物资的市场价格进行了预测分析。结果表明,模型可较准确地预测不同市场情况下的物资价格,基于神经网络的物流预测对建筑企业的采购决定是一个行之有效的预测方法。     

基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。     

基于灰理论的威海市房地产价格预测

房价预测是房产投资和经济调控的重要依据之一.灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示房价的发展变化特征.以威海市为例,应用灰理论对其房地产价格建立灰模型GM(1,1)进行预测,其结果显示具有较高的实用性.最后对威海市房价的发展给出了相关建议.     

基于BP-Boosting算法的商品住宅价格预测模型

针对商品住宅价格预测问题,分析整理了与房价相关的经济因素,首次提出将BP-Boosting回归算法运用到商品住宅价格的预测中.以郑州市房地产相关数据为实例,进行学习预测.模型结果表明,该方法简单有效,较为准确地预测出下一个季度的房价,与BP神经网络及灰色-马尔柯夫模型相比具有较为理想的预测精度.     

房地产可能是一种“诅咒”

<正>十几年来,房地产业对国家来讲是一个财富的集聚地,对地方政府来说是个资金来源,对个人来说则是个聚宝盆,而且还是一个不倒翁——股市倒了房地产不倒,经济下行房地产不下行。2013年的下半年,几乎所有资源性的产品,像钢材水泥都出现过剩导致价格下跌,但以此为基础的房地产却逆势而上,一线城市的房产价格还在涨,超出大部分人预测。之前,还有一些悲观派看跌中国房地产,但自2013年下半年来,看跌派集体失声,看涨派几乎垄断了主流媒体的声音。中国人对房地产的执着近乎于疯狂,     

改进的BP神经网络实证分析

介绍了多层前馈神经网络BP 算法的基本思想,利用改进的BP 神经网络方法对郑州市房地产销售价格指数进行了预测,结果显示该方法预测精度较高.     

神经网络在原油期货价格预测中的应用

为了提高原油期货价格预测的准确性,分析了原油期货价格时间序列的特点和规律,采用一种改进的BP神经网络建立时间序列预测模型,对布伦特原油期货价格进行了预测研究.结果表明BP神经网络具有良好的自组织性和自适应性,有很强的学习能力和抗干扰能力,用BP神经网络对原油期货价格进行预测是行之有效的.     

基于逐步回归法的住房需求模型

房地产需求是房地产市场运行的的基础,也是房地产价格的基本决定因素.房地产需求实际上是反映消费者和投资者的选择行为和决策过程.结合国内外一些住房需求总量的定性计算方法,选取北京市1991-2009年统计数据并利用spss处理数据,采用逐步回归的方法建立了北京市房产需求量的数学模型.     

基于改进BP网络的房地产投资环境评价模型

对房地产投资环境的评价是房地产公司进行投资决策,获得投资效益的重要依据．传统的投资环境评价方法都是在固定权重的情况下对投资环境进行评价,主观性强．本文运用BP神经网络构建房地产投资环境评价模型,提高了评价的智能化程度,并针对BP网络的缺点,提出了改进方法．     

神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...     

免振捣粉煤灰混凝土抗压强度的神经网络预测

为了解决免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测问题,采用BP神经网络方法通过免振捣粉煤灰混凝土不同配合比训练网络预测其抗压强度,对于BP网络的隐层节点属于不确定层,采用三层结构的BP网络.但隐含单员个数仍未知。在实验过程中将隐含层的神经单元个数作为一个参数试验,结果表明BP神经网络的隐层节点数目对预测精度有较大影响。通过分析得出采用BP神经网络对免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测是可行的。     

基于数据挖掘的房地产价格预测

根据房地产价格的非线性变化特点,提出一种基于数据挖掘技术的房地产价格预测模型.首先收集房地产价格的历史样本,对其进行混沌分析后得到相应的训练样本集和验证样本集,然后采用数据挖掘技术对训练样本建模,并对验证样本进行预测.仿真实验结果表明,数据挖掘技术可以从房地产价格历史数据中发现其变化趋势,获得了较高的房地产价格预测精度,与其他经典房地产价格预测模型相比,数据挖掘可以更好地描述房地产价格的变化特点,预测精度能够满足人们对房地产价格预测的要求.     

应用BP网络预测混凝土中的钢筋锈蚀量

通过建立BP网络模型对钢筋的锈蚀量进行计算和预测,并与目前常用的鉴别和检测方法相比较,结果表明建立BP网络是一种可以定量分析、简便易行的预测方法．     

一种新型神经网络在期货价格预测中的应用

文章利用随机变异-优化选择设计规则的神经网络对沪深300股指期货的价格时间序列进行仿真预测。研究发现该方法在解决实际问题的过程中效果更佳,能够解决BP网络参数不易确定,预测精度不高的问题。     

房屋资产市场价格和实际价值评估的研究综述

房屋价格是房地产市场多种因素共同作用下最终的表现形式,房屋市场价格与其实际价值之间可能存在背离,本文对当前房地产价格与价值问题做了综合分析,首先对房产价格仍将维持不断上涨趋势的观点做了论证和归纳;然后剖析房价波动的因素,论述房价产生调整波动的观点;并对研究房屋价格的各种经济理论和计量模型做了论证。在此基础上提出了使用误差修正模型来评估房屋实际价值的思想和方法。     

基于BP神经网络的黄金价格预测分析

利用BP神经网络建立黄金价格的非线性预测模型,实验结果表明,该网络有较好的预测精度。同时,提出了对于BP神经网络在作为价格预测模型时的一些优化意见与建议。     

我市房地产价格走势分析

近几年来,聊城市房地产价格和国内大形势一样,经过低迷、稳步上升、快速上升、趋于稳定等几个阶段;影响房地产价格的因素主要有国家政策、供求关系、价格构成。笔者结合我市情况,对不同购房目的者和房产投资机构提出了参考建议。