济南市二手房市场分析及价格预测
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第14-21页 |
| 2.1 灰色关联分析 | 第14-16页 |
| 2.1.1 灰色关联因素 | 第14-15页 |
| 2.1.2 灰色关联度 | 第15-16页 |
| 2.2 神经网络模型 | 第16-20页 |
| 2.2.1 BP神经网络模型结构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 BP神经网络模型算法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 BP神经网络模型功能 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 济南市二手房市场数据分析 | 第21-31页 |
| 3.1 实验数据来源 | 第21-22页 |
| 3.2 市场整体性数据分析 | 第22-27页 |
| 3.3 各城区数据分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 二手房成交价格的预测 | 第31-44页 |
| 4.1 研究框架描述 | 第31-32页 |
| 4.2 影响二手房成交价格因素的筛选与确定 | 第32-35页 |
| 4.2.1 灰色绝对关联度分析 | 第33-34页 |
| 4.2.2 灰色相对关联度分析 | 第34页 |
| 4.2.3 灰色综合关联度分析 | 第34-35页 |
| 4.3 神经网络模型的构建 | 第35-38页 |
| 4.3.1 数据的归一化处理 | 第36页 |
| 4.3.2 模型设计 | 第36-37页 |
| 4.3.3 模型检验标准 | 第37-38页 |
| 4.4 神经网络预测结果及分析 | 第38-42页 |
| 4.4.1 模型训练结果 | 第38页 |
| 4.4.2 模型的检验 | 第38-40页 |
| 4.4.3 模型的进一步预测 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 结论及展望 | 第44-46页 |
| 5.1 结论 | 第44页 |
| 5.2 不足与展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 附录 | 第49-51页 |
