基于RS-SVM的商品住宅价格预测研究--以宁波市为例
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-14页 |
| ·主要研究内容及方法 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第14-15页 |
| ·本文创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 房地产及商品住宅相关理论 | 第16-31页 |
| ·房地产相关理论 | 第16-19页 |
| ·房地产定义 | 第16页 |
| ·房地产业的地位作用 | 第16-18页 |
| ·房地产业的发展调控历程 | 第18-19页 |
| ·商品住宅相关理论 | 第19-30页 |
| ·商品住宅定义 | 第19-20页 |
| ·商品住宅价格构成及影响因素 | 第20-29页 |
| ·指标选取的原则 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 商品住宅价格预测方法 | 第31-44页 |
| ·常用住宅价格预测方法 | 第31-33页 |
| ·主成分分析与其它方法相结合 | 第31页 |
| ·多元线性回归预测 | 第31-32页 |
| ·时间序列预测法 | 第32页 |
| ·灰色预测方法 | 第32页 |
| ·人工神经网络预测 | 第32-33页 |
| ·粗糙集-支持向量机预测 | 第33-43页 |
| ·粗糙集理论 | 第33-35页 |
| ·支持向量机理论 | 第35-43页 |
| ·RS-SVM的互补性 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 RS-SVM预测模型的实现 | 第44-47页 |
| ·模型的处理步骤 | 第44-45页 |
| ·模型流程图 | 第45-46页 |
| ·相关软件简介 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 RS-SVM房价预测模型实证研究 | 第47-68页 |
| ·宁波市概况 | 第47-50页 |
| ·宁波市总体概况 | 第47页 |
| ·宁波市房地产发展概况 | 第47-49页 |
| ·宁波市房价影响因素分析 | 第49-50页 |
| ·指标数据的采集 | 第50-52页 |
| ·数据来源 | 第50页 |
| ·数据补齐 | 第50-51页 |
| ·数据离散化 | 第51-52页 |
| ·指标属性约简 | 第52-54页 |
| ·支持向量机回归预测 | 第54-60页 |
| ·数据归一化 | 第55页 |
| ·参数寻优 | 第55-60页 |
| ·BP神经网络预测 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与不足 | 第68-70页 |
| ·研究结论 | 第68页 |
| ·论文不足之处 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附表A 原始数据表 | 第73-75页 |
| 附录B 数据等距离散化后 | 第75-77页 |
| 附录C 约简后决策表 | 第77-78页 |
| 附录D 相关代码 | 第78-84页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
