房价是复杂多变的,一般情况下表现出的是离散型的数据,具有非线性特征。因此学者们设法利用能预测非线性数据的模型来预测房价的走势。本文首先从理论上分析研究了影响地铁周边房价的相关因素;其次对利用BP神经网络预测地铁二手房价的各种预测方式和改良方法进行综述、分析;最后针对现有基于BP神经网络模型预测方法的不足,论述推出新的研究方向。
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