基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

被引:96
作者
高玉明 [1 ]
张仁津 [1 ,2 ]
机构
[1] 贵州师范大学数学与计算机科学学院
[2] 贵州师范大学多媒体I研究所
关键词
BP神经网络; 遗传算法; 优化; 权值; 房价; 预测模型;
D O I
暂无
中图分类号
F299.23 [城市经济管理]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
120405 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。
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