【摘要】：針對房地產(chǎn)價格預(yù)測問題,需要組建經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型條件下房地產(chǎn)價格預(yù)測模型,傳統(tǒng)的方法主要通過對往期收集的房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)特征進(jìn)行預(yù)測,難以精確地描述出房地產(chǎn)價格的時間序列,存在房地產(chǎn)價格預(yù)測誤差大的問題。提出改進(jìn)馬爾可夫鏈的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型條件下房地產(chǎn)價格預(yù)測模型。上述模型先給出房地產(chǎn)價格幅度變化特征的非平穩(wěn)時間序列,融合于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格變化曲線擬合,并借助馬爾可夫鏈對房地產(chǎn)價格變化狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測,組建經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型條件下房地產(chǎn)價格預(yù)測模型。仿真結(jié)果證明,所提模型具有較高的預(yù)測精度和可靠性。
[Abstract]:In order to solve the problem of real estate price forecasting, it is necessary to set up a real estate price forecasting model under the condition of economic transformation. The traditional methods mainly predict the characteristics of the real estate price data collected in the past period. It is difficult to accurately describe the time series of real estate prices. A real estate price forecasting model based on improved Markov chain is proposed in this paper. The above model first gives the non-stationary time series of the real estate price range change characteristics, and integrates it into the BP neural network to fit the real estate price change curve, and forecasts the real estate price change state with the help of Markov chain. Set up real estate price forecasting model under the condition of economic transformation. The simulation results show that the proposed model has high prediction accuracy and reliability.
【作者單位】： 中州大學(xué)校辦處;
【基金】：2014年河南省科技廳軟科學(xué)立項(xiàng)項(xiàng)目(142400411317)
【分類號】：F299.23

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本文編號：2290350