2021年重庆市房价预测基于BP神经网络

1、2021年重庆市房价预测基于BP神经网络2021年重庆市房价预报基于BP神经网络 引言 自2021年以来，房地产市场突然爆发，出现了房产“小高峰。由此带来房价上涨的速度加快，在此期间城镇化的进展加快，购房者人数增多，也诱发了房价上涨。不仅如此也吸引了一大批炒房者加入，包括本市和外地炒房者，导致供大于求，一时间出现了“泡沫经济、大量的“存量房，但至少抑制了房价上涨。从2021年11月份开始，我市的楼市出现猛增的异象。一部分是由于长期的房价平稳、政府的调控，但随着人们生活质量的提高，需要拉动消费增长带动经济的增长，从而解决存量房的问题。同时，出现一大批外地投资者炒房，加速了房价上涨的速度，反而本市

2、购房者造成了肯定的经济压力。2影响房价的主要因素地区生产总值是指在肯定时期内，一个地区的经济中所产生的全部最终产品和劳务的市场价值，经常被认为是衡量地区经济状况和进展水平的重要指标。一般来说，本地生产总值是消费、投资、政府支出和净出口额的总和。其中消费反映了当地家庭的收入水平，投资包含了产地产业的资金，政府支出包含了政府对房价的政策及影响。因此，GDP包含了很多影响房价因素。供地价格和房价的关系始终是受许多人关注，地价作为房地产开发的一个重要组成部分，也是影响房价开发的一个重要组成部分，也是影响房价的一个重要因素，这也是由于地价作为商品房的组成成分所确定。在一些地区土地价格甚至占据房价的一半，

3、可见地价对房价的影响力是相当大。当然影响房价的因素还有许多，比方政府力量、地方的政策调控、房屋的硬件环境、房屋的需求量、人们的消费水平，房地产开发投资量等等。但是在建立神经网络预报模型时，有一些因素不能量化，因此只能当作参考。3神经网络机器学习的一般模型。可用三个部分来进行描述，其分别是：产生器Generate Machine：产生独立同分布的实例数据x，即产生随机向量x，他们服从固定但未知的概率分布函数Fx。训练器Sample Machine：也称为目标算子也叫训练器算子，训练器，对每个输入向量x得到一个输出值y，服从固定但未知的条件分布函数Fy|x。学习机器Learning Machine

4、：给定函数集=fx，|A，其中A为参数集，学习机器LM在学习标准下通过学习确定函数集中的一个函数fx，0，0。学习机器LM观看数据对x，y，训练后，学习机器必需对任意输入x给出输出y。本文主要运用BP神经网络的预报作用，用于房价的预报。影响房价的因素有许多，包括重庆市人均地区生产总值、供地价格、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费水平、房地产开发投资等等因素。这里我们利用过去十年的房价作为我们的样本集和测试集，并预报2021年的房均价。BP网络学习算法的具体步骤如下：从训练集中取一些样本，把它的输入信息输入到网络中；由网络正向计算出各层节点的输出；计算网络的实际输出与期望输出的误差；从输入

5、层起始反向计算到隐层，按肯定原则向减小误差方向调整网络的各个联接权值；对训练样本集中的每一个样本重复以上步骤，直到对整个训练样集的误差到达要求为止。4房价预报模型分为神经网络的训练和预报两部分，具体操作如下：1选取训练集数据来构造训练样本。本文选择对房价影响最大的因素GDP为训练样本。2对房价训练样本数据进行预处理，为幸免原始数据过大造成神经网络瘫痪，我们对训练样本进行预处理，将数据归于0，1内，这样可以尽可能平滑处理数据，从而削减预报结果噪声。3建立并训练预报模型，建立一个含2个输入层，3个隐层，1个输出层的神经网络，将20212021年的GDP数据作为输入样本导入网络，将20212021年

6、的房均价作为输出样本导入，训练方式通过调整隐层的权值建立每一年的GDP与房价的关系，同时利用2021、2021年的房价预报后一年的房均价，对比2021年的实际房价，神经网络的各参数朝着可以减小误差的方向修改，依次类推到达训练的目的。神经网络经过355次训练之后，误差低于0.0001，到达预期的效果网络停止训练。对比实际的房价，操纵在1%之内就可以做预报。利用编程得到2021年房价为8450元/m2。5结论5.1影响因素影响房价的因素许多。这里我们从中选取两个较重要的因素作为BP神经网络的输入层，历史房价数据作為输出层，在MAT-LAB中建立程序，模拟的输入与输出的关系，并训练和仿真。从结果可以看出，利用BP神经网络，是可以预报房价的。5.2预报精确性依据运行程序的结果可以看出2021年重庆市房价为