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基于灰色-BP神经网络的房价波动预测研究-以内江市为例

作  者:
李秀芝;徐文靖;苏俊;师艳;冷雪莲;鲜烨
单  位:
内江师范学院地理与资源科学学院
关键词:
皮尔逊相关系数;灰色GM(1,1)模型;BP神经网络模型;房价;预测;内江市
摘  要:
以内江市为研究区,基于内江市2005~2019年房价等相关数据,运用皮尔逊相关系数分析了房价影响因素,并构建灰色-BP神经网络模型预测了内江市2020~2022年房价.研究结果表明:内江市房价的主要影响因素为地区生产总值、人均可支配收入、常住人口、住宅竣工面积、城镇化率、住宅投资额、土地交易价格、竣工房屋造价;2020~2022年内江市房价呈现出上升趋势,但在2020年相对地呈现下降趋向.通过对内江市2020~2022年的商品房住宅价格的预测,有助于内江市房地产市场中各主体理性、清晰地认识房价的波动变化,促进内江市房地产业稳定、健康和有序发展.
译  名:
Prediction of House Price Fluctuation Based on Grey -BP Neural Network —— Taking Neijiang City as an Example

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