基于SPSS与BP神经网络的南宁市房价预测对比研究.pdf

"基于SPSS与BP神经网络的南宁市房价预测对比研究" 本文总结了基于SPSS与BP神经网络的南宁市房价预测对比研究，探讨了房价预测的多元线性回归模型和BP神经网络模型，并对比了两种模型的预测能力。 一、引言 房价问题是当前国内经济最突出、民众最关心的问题之一。随着国家经济的飞速发展，房价问题变得越来越复杂，影响着居民的生活水平和整个国民经济的稳定发展。因此，房价预测也成为了学者探寻的热点问题。 二、模型介绍 本文中使用了两种模型：多元线性回归模型和BP神经网络模型。 （一）多元线性回归模型 多元线性回归模型是一种常用的回归分析方法，用于研究一个因变量和多个自变量之间的关系。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，就称为多元线性回归。设 Y 为因变量，x1，x2，…，xn 为自变量，则多元线性回归模型的一般形式为： Y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + … + βn xn + ε 其中 β0，β1，β2，…，βn 为回归系数，是 n + 1 个待估参数，ε 是随机变量。 （二）BP神经网络模型 BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。典型的 BP 神经网络包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。BP 神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。 三、模型比较 本文使用了SPSS软件和MATLAB软件分别建立多元线性回归模型和BP神经网络模型，并对比了两种模型的预测能力。结果表明，BP神经网络模型的预测准确度高于多元线性回归模型，且 BP神经网络模型能够更好地拟合房价的非线性关系。 四、结论 本文的研究结果表明，基于SPSS与BP神经网络的南宁市房价预测对比研究可以为房价预测提供新的思路和方法。BP神经网络模型的应用可以提高房价预测的准确度，并为房地产市场的发展提供有价值的参考信息。 五、参考文献 [1] 李冬月，马智胜.灰色系统 GM(1,1)模型在房地产价格预测中的应用[J].统计研究，2015，32(10)：34-40. [2] 郭培俊，毛海舟.基于灰色系统 GM(1,1)模型的房地产价格预测[J].统计研究，2016，33(5)：23-30. [3] 高玉明，张仁津.遗传算法优化 BP 神经网络在房价预测中的应用[J].计算机应用，2017，37(5)：1350-1355. [4] 李大营，许伟，陈荣秋.基于粗糙集和小波神经网络的房地产市场价格走势预测模型[J].系统工程理论与实践，2018，38(1)：123-132. [5] 喻宝禄，段讯，吴云.BP神经网络输入节点、初始权值的选取及激励函数问题[J].计算机应用，2019，40(2)：342-347. 六、结语 本文的研究结果表明，基于SPSS与BP神经网络的南宁市房价预测对比研究可以为房价预测提供新的思路和方法。BP神经网络模型的应用可以提高房价预测的准确度，并为房地产市场的发展提供有价值的参考信息。同时，本文的研究结果也表明，房价预测是一个复杂的非线性问题，需要多种模型和方法的结合应用。