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城市住宅房地产销售价格指数分级预测方法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国外研究现状第13-15页
        1.2.1 国外房地产价格指数的研究第13-14页
        1.2.2 国外房地产价格指数预测的研究第14-15页
    1.3 国内研究现状第15-18页
        1.3.1 国内房地产价格指数的研究第15-16页
        1.3.2 国内房地产价格指数预测的研究第16-18页
    1.4 论文的主要内容和技术路线第18-20页
        1.4.1 技术路线第18页
        1.4.2 论文的主要内容第18-19页
        1.4.3 本文创新点第19-20页
第2章 房地产价格基本理论第20-32页
    2.1 房地产价格理论第20-23页
        2.1.1 房地产价格的定义第20页
        2.1.2 房地产价格的构成第20-21页
        2.1.3 房地产价格的特点第21-22页
        2.1.4 房地产价格的形成机制第22-23页
    2.2 房地产价格影响因素第23-27页
        2.2.1 自然因素第24页
        2.2.2 经济因素第24-25页
        2.2.3 社会因素第25-26页
        2.2.4 行政因素第26-27页
    2.3 房地产价格指数的编制第27-31页
        2.3.1 成本投入法第27页
        2.3.2 重复交易法第27-28页
        2.3.3 特征价格法第28-29页
        2.3.4 加权平均法第29-30页
        2.3.5 中位数法第30-31页
    2.4 房地产价格指数的预测第31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 混沌时间序列和相空间重构第32-39页
    3.1 混沌理论第32-34页
        3.1.1 混沌的定义第33-34页
        3.1.2 混沌的特征第34页
    3.2 混沌相空间重构第34-36页
    3.3 相空间重构参数的选择及混沌特性判断第36-38页
        3.3.1 延迟时间的选取第36-37页
        3.3.2 嵌入维数的选取第37-38页
        3.3.3 时间序列的混沌特性判断第38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 房地产价格指数混沌时间序列预测模型第39-50页
    4.1 小波神经网络预测模型第39-44页
        4.1.1 混沌时间序列神经网络预测原理第39页
        4.1.2 神经网络的拓扑结构第39-40页
        4.1.3 神经网络模型的主要特征第40-41页
        4.1.4 小波神经网络预测模型第41-43页
        4.1.5 小波神经网络模型训练步骤第43-44页
    4.2 支持向量机预测模型第44-49页
        4.2.1 最小二乘支持向量机算法的基本理论第45-46页
        4.2.2 LSSVM模型参数的优化第46-48页
        4.2.3 PSO-LSSVM模型训练步骤第48-49页
    4.3 本章小结第49-50页
第5章 城市住宅房地产销售价格指数分级预测模型实例分析第50-65页
    5.1 房地产价格数据的编制和预处理第50-51页
        5.1.1 数据的收集与编制第50-51页
        5.1.2 数据的预处理第51页
    5.2 混沌相空间重构和分级预测模型的建立第51-62页
        5.2.1 混沌时间序列预测过程第51-53页
        5.2.2 房地产价格指数时间序列相空间重构及混沌特性判别第53-56页
        5.2.3 建立小波神经网络混沌时间序列分级预测模型第56-59页
        5.2.4 建立PSO-LSSVM混沌时间序列分级预测模型第59-62页
    5.3 预测模型仿真结果对比分析第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
结论与展望第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
作者简介第72页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第72-73页

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