大数据挖掘的房地产价格波动实时估计研究

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为了引导投资者理性把握房地产价格波动信息,为投资者提供决策参考,提出了大数据挖掘的房地产价格波动实时估计方法.首先建立房地产价格波动评价指标体系,并采集数据样本,然后采用支持向量机对样本数据进行学习,建立房地产价格波动估计模型,并采用粒子群算法优化支持向量机参数,实验结果表明:该方法可以有效拟合房地产价格的变化曲线,估计精度高,具有较高的应用价值.

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来源
《甘肃科学学报》 |2021年第5期|47-51|共5页
作者
海商容;
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作者单位

青海建筑职业技术学院青海西宁 810012;

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正文语种 chi
中图分类调整、测试、校验;
关键词
大数据挖掘; 房地产价格; 实时估计; 支持向量机; 粒子群算法; 指标体系;

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