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基于混沌理论的沈阳普通商品住宅价格研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究动态第13-17页
        1.2.1 混沌理论的研究历史第13-15页
        1.2.2 房地产价格预测研究现状第15-17页
    1.3 研究内容和方法第17-20页
        1.3.1 研究内容第17页
        1.3.2 研究方法第17-18页
        1.3.3. 研究步骤第18-20页
第二章 房地产价格的构成及影响因素第20-34页
    2.1 房产价格的构成第20-22页
        2.1.1 房价与价值的关系第20页
        2.1.2 房地产价格的长短期波动第20页
        2.1.3 房价的构成第20-22页
    2.2 房价的基本特征第22-23页
        2.2.1 房产价格的基本特征第22-23页
        2.2.2 房与地价的对立统一关系第23页
    2.3 房产价格评价指标介绍第23-24页
        2.3.1 房价收入比第23-24页
        2.3.2 房价租售比第24页
    2.4 房产价格的影响因素第24-30页
        2.4.1 开发成本第25页
        2.4.2 居民收入水平物价水平第25-26页
        2.4.3 国家经济环境及政策的稳定性第26-27页
        2.4.4 供求关系的影响第27-30页
    2.5 房价上涨的合理性分析第30-31页
        2.5.1 房价上涨的合理性分析第30-31页
    2.6 房价短期预测的必要性第31页
    2.7 本章小结第31-34页
第三章 房地产价格的混沌性第34-54页
    3.1 房地产价格的混沌特征理论分析第34-36页
    3.2 识别房产价格时间序列的混沌性第36-40页
    3.3 房地产市场时间序列的混沌性预测可行性分析第40-43页
        3.3.1 房地产价格混沌时间序列的可预测性第40-41页
        3.3.2 对房地产价格时间序列混沌性的预测方法第41-42页
        3.3.3 房价混沌时间序列的可预测尺度分析第42-43页
    3.4 房价的混沌时间序列的预测原理第43-44页
    3.5 证明房地产价格的混沌性第44-52页
        3.5.1 对房价时间序列的确定第44-45页
        3.5.2 房价的时间延迟第45-49页
            3.5.2.1 对房价时间延迟的确定第45-48页
            3.5.2.2 去偏负自相关求得时间延迟第48-49页
        3.5.3 房价时间序列的关联维数第49-51页
            3.5.3.1 确定关联维数第49-51页
        3.5.4 房价的Lyapunov指数第51-52页
            3.5.4.1 Lyapunov指数的确定第51-52页
            3.5.4.2 沈阳市房价的Lyapunov指数第52页
    3.6 本章小结第52-54页
第四章 基于BP神经网络的房价预测模型第54-66页
    4.1 人工神经网络理论的提出第54-55页
    4.2 预测房价的方法的比较第55-59页
        4.2.1 基于回归分析的预测第55页
        4.2.2 基于灰色系统理论的预测第55-57页
        4.2.3 基于Elman型神经网络的预测第57页
        4.2.4 基于人工神经网络的预测第57-59页
    4.3 神经网络预测方法优势分析第59-60页
    4.4 BP神经网络预测模型原理第60-61页
    4.5 BP神经网络用于房价预测的基本步骤第61-62页
    4.6 BP神经网络对房价预测的理论依据第62-64页
    4.7 本章小结第64-66页
第五章 应用BP神经网络房价预测第66-82页
    5.1 输入层神经元的选取第66-73页
    5.2 BP人工神经网络建模第73-81页
    5.3 本章小结第81-82页
第六章 结论第82页
结论第82页
展望第82-84页
参考文献第84-86页
作者简介第86页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第86-88页
致谢第88页

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