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城市住房价格PSO-LSSVR预测模型研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第10-30页
    1.1 研究背景第10-13页
    1.2 城市住房价格预测研究的必要性第13-14页
    1.3 研究的意义第14-16页
        1.3.1 理论意义第14页
        1.3.2 实践意义第14-16页
    1.4 价格预测国内外研究综述第16-25页
        1.4.1 住房价格形成机制及定价方法国内外研究综述第17-18页
        1.4.2 住房价格周期波动规律及国内外房地产预警研究第18-19页
        1.4.3 住房价格预测方法研究综述第19-23页
        1.4.4 对现有预测方法的评价第23-25页
    1.5 研究内容与论文框架第25-27页
        1.5.1 研究内容第25-26页
        1.5.2 本文的整体框架第26-27页
    1.6 主要创新点第27-30页
        1.6.1 理论创新第27-28页
        1.6.2 方法创新第28-29页
        1.6.3 技术路线创新第29-30页
2 基础理论第30-44页
    2.1 LSSVR 和粒子群算法第30-35页
        2.1.1 SVM第30-31页
        2.1.2 最小二乘支持向量机第31-32页
        2.1.3 粒子群算法与 PSO-LSSVR 模型参数优化第32-35页
    2.2 模糊数学理论和灰色理论第35-38页
        2.2.1 模糊数学理论第35-36页
        2.2.2 灰色系统理论第36-38页
    2.3 层次分析法第38-39页
    2.4 房地产市场周期理论第39-42页
        2.4.1 房地产周期阶段划分第39-40页
        2.4.2 房地产周期成因第40-42页
    2.5 本章小结第42-44页
3 城市住房价格 PSO-LSSVR 预测模型建立第44-64页
    3.1 PSO-LSSVR 模型概括第44-45页
    3.2 PSO-LSSVR 模型应用于住房价格预测第45-46页
    3.3 模型理论基础第46-49页
    3.4 确定指标体系及等级划分第49-54页
        3.4.1 房地产发展影响因素第49-51页
        3.4.2 房地产市场评价指标第51-54页
        3.4.3 房地产市场评价指标等级划分第54页
    3.5 建立城市住房价格 PSO-LSSVR 预测模型第54-62页
        3.5.1 城市住房价格 PSO-LSSVR 预测模型系统架构第54-58页
        3.5.2 PSO-LSSVR 预测模型运作流程第58-60页
        3.5.3 基于模糊灰色理论的房地产市场评估模型运作流程第60-62页
    3.6 本章小结第62-64页
4 城市住房价格 PSO-LSSVR 预测模型运用第64-100页
    4.1 模型运用概括第64-65页
        4.1.1 数据选取第64页
        4.1.2 指标等级划分第64-65页
    4.2 模型运用第65-96页
        4.2.1 训练数据构建原理第66-69页
        4.2.2 PSO-LSSVR 预测模型构建第69-90页
        4.2.3 房地产市场评估第90-96页
    4.3 模型运用结论第96-98页
    4.4 本章小结第98-100页
5 城市住房价格 PSO-LSSVR 预测模型系统实现第100-114页
    5.1 总体结构第100-101页
        5.1.1 设计原则第100页
        5.1.2 总体结构第100-101页
    5.2 功能模型第101-102页
    5.3 系统实现第102-112页
        5.3.1 工具描述第102-103页
        5.3.2 数据库第103-108页
        5.3.3 界面设计第108-112页
    5.4 本章小结第112-114页
6 总结与展望第114-122页
    6.1 论文总结第114-120页
        6.1.1 研究结论第114-116页
        6.1.2 论文建议第116-120页
    6.2 论文展望第120-122页
致谢第122-124页
参考文献第124-134页
附录第134页
    A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第134页

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