基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型

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摘要：房地產(chǎn)泡沫問(wèn)題是影響人民生活質(zhì)量的一大難題，房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲給人民增加了巨大的生活成本。因此，建立準(zhǔn)確有效的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型，對(duì)于制定有效政策，精準(zhǔn)調(diào)控房?jī)r(jià)，提高人民生活質(zhì)量具有重要意義。文章主要通過(guò)分析住房的需求、供給、地理空間幾大方面，得出影響房?jī)r(jià)的三個(gè)主要因素。采用基于遺傳算法修正的BP（多層前饋）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，利用2012～2019年無(wú)錫市三個(gè)主要影響因素的數(shù)據(jù)，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型。（剩余2926字）