基于BP神经网络对房价预测的研究

作者：高文; 李富星; 牛永洁

来源：延安大学学报(自然科学版), 2018, 37(03): 37-40.

DOI：10.13876/J.cnki.ydnse.2018.03.037

• BP神经网络
• 房价预测
• 正确率
• 降维

搜集西安市1997年2016年20年七个对房价影响的数据,首先对数据进行预处理,包括数据集成、空白值填写、数据标准化,然后,使用PCA方法对数据进行降维处理,在干净数据的基础上,采用对数函数logsig为激励函数,学习率为0. 3,建立BP神经网络的房价预测模型,选择80%的数据作为训练数据,20%的数据作为测试数据。通过MATLAB对数据进行仿真实验,其实验结果表明用该模型仿真的结果其正确率较高,最高达到94. 14%,效果较好,具有一定的实用价值。