基于PCA和BP神经网络的住宅特征价格模型研究

李宝强; 纪蕾; 宋岩磊; 邵军义

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基于PCA和BP神经网络的住宅特征价格模型研究

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针对传统住宅特征价格模型特征变量多、变量间存在多重共线性等问题,提出采用主成分分析(PCA)和BP神经网络相集成的方法对传统模型加以改进,即先利用PCA对特征变量进行降维并消除变量之间的相关性,然后运用BP神经网络的非线性适应性信息处理能力对样本数据进行仿真.最后用青岛市西海岸新区70套商品住宅样本数据对改进模型进行了检验,检验结果表明,改进模型的平均预测误差为0.75%,明显优于传统的特征价格模型.

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来源
《青岛理工大学学报》 |2017年第4期|108-113|共6页
作者
李宝强; 纪蕾; 宋岩磊; 邵军义;
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作者单位

青岛理工大学商学院,青岛 266520;

青岛理工大学商学院,青岛 266520;

青岛理工大学管理学院,青岛 266520;

青岛理工大学管理学院,青岛 266520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业财务管理;
关键词
商品住宅; 住宅价格; 特征价格; 住宅特征; BP神经网络;

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