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人工神经网络在房地产价格预测中的应用研究

中文摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究目的和意义第9-12页
        1.1.1 我国房地产行业的发展现状第9-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 房地产价格预测相关研究现状第12-13页
    1.3 本文的研究思路与目标第13-16页
        1.3.1 研究目标第13页
        1.3.2 研究内容第13-14页
        1.3.3 技术路线第14-15页
        1.3.4 可能的创新第15-16页
2 房地产市场价格分析第16-22页
    2.1 房地产概述第16-18页
        2.1.1 房地产的定义第16页
        2.1.2 房地产的特性第16-18页
    2.2 房地产价格的特征和影响因素第18-22页
        2.2.1 房地产价格的特征第18-19页
        2.2.2 房地产价格影响因素第19-22页
3 神经网络计算模型第22-42页
    3.1 神经网络概述第22-31页
        3.1.1 神经网络的发展史第22-25页
        3.1.2 神经网络原理第25-30页
        3.1.3 神经网络的应用第30-31页
    3.2 基于神经网络的房地产价格预测原理第31-33页
        3.2.1 正向建模第31-32页
        3.2.2 逆向建模第32-33页
    3.3 反向传播(Back-Propagation,BP)网络理论第33-39页
        3.3.1 BP网络结构第33-34页
        3.3.2 BP网络学习规则第34-36页
        3.3.3 BP网络设计技巧第36-37页
        3.3.4 初始值的选取第37-38页
        3.3.5 BP网络的局限性第38页
        3.3.6 提高泛化能力的方法第38-39页
    3.4 Elman神经网络模型第39-42页
        3.4.1 Elman神经网络结构第39-40页
        3.4.2 Elman神经网络的学习过程第40-42页
4 人工神经网络在房地产价格预测模型中的应用第42-62页
    4.1 应用背景介绍第42-46页
    4.2 BP神经网络在房地产价格预测模型中的应用第46-50页
    4.3 BP改进模型在房地产价格预测中的应用第50-55页
        4.3.1 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)第51-52页
        4.3.2 实验仿真第52-55页
    4.4 Elman网络在房地产价格预测中的应用第55-60页
    4.5 本章小结第60-62页
5 总结与展望第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士期间发表的论文及科研成果第68-69页
致谢第69-71页

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