BP神经网络的海口商品住宅价格预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于bp神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类bp神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。

通过分析已有的承发包价格预测方法,选取bp神经网络对承发包价格发展变化进行预测,并建立基于bp神经网络的建筑工程承发包价格预测模型,以西安市砖混结构住宅为例,证明了该模型具有很好的实用性和可操作性。

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型,采用bp人工神经网络的改进算法,建立了基于bp神经网络的房地产价格指数预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,能较好地反映房地产价格指数内在变化规律。

研究房地产价格准确预测问题。由于房地产价格影响因子间信息严重冗余,受到社会上多种因素的影响。传统预测方法不能消除因子间的冗余信息,导致学习时间长、预测精度低。为了提高房地产价格的预测精度,提出一种粗糙集理论bp神经网络的房地产价格预测模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理论消除房地产价格因子间冗余信息,提取重要因子,然后采用非线性预测能力非常强的bp神经网络对处理后的数据进行学习建模,用建立好的模型对房地产价格进行预测。仿真结果表明,rs-bpnn房地产价格预测速度比传统预测方法快,预测精度更高,说明rs-bpnn的预测结果可以为政策制定者和房地商及买房提供参考。

房地产在金融市场中占有举足轻重的地位,其价格变化对整个金融市场有着显著的影响。采用特征价格模型,对美国一线城市2007年6月及2008年的房价进行了相关定价研究。对传统特征价格模型的属性因子进行了扩充,加入房产周边犯罪率因子进行模拟;在数值方法计算方面,首先对数据进行了box-cox变换,分别采用bp神经网络及传统的最小二乘法进行数值模拟分析,结果表明,房价随犯罪事件类型及发生距离房地产的远近有-5.78%～2.08%的变化;在2008年与2007年6月的不同时段内,犯罪率的变化对房价的影响有所不同。bp神经网络模拟的价格与实际交易价格曲线比传统最小二乘模拟的价格曲线精度高出5.74个百分点。

针对传统住宅特征价格模型特征变量多、变量间存在多重共线性等问题,提出采用主成分分析(pca)和bp神经网络相集成的方法对传统模型加以改进,即先利用pca对特征变量进行降维并消除变量之间的相关性,然后运用bp神经网络的非线性适应性信息处理能力对样本数据进行仿真.最后用青岛市西海岸新区70套商品住宅样本数据对改进模型进行了检验,检验结果表明,改进模型的平均预测误差为0.75%,明显优于传统的特征价格模型.

文章针对房地产价格的动态特性,提出了基于elman神经网络的房地产价格预测方法,并通过其对上海市房地产价格的预测,证明了该方法的有效性,为房地产价格预测提供了一条新的方法。

基于神经网络房地产价格指数的预测研究——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向...

建筑节能是当今城市建设和社会发展的前沿和研究热点,对建筑的能耗现状进行综合分析与评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础,而建立反映能耗变化的预测模型是从宏观尺度上分析认识建筑能耗变化与发展特性、为公共建筑节能工作提供决策依据的有效途径和重要手段。研究针对常规bp网络算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,采用了具有较快收敛速度及稳定性的lm算法进行预测,构造了基于bp神经网络的建筑物用电量预测模型。以某市公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本,并采用matlab对预测模型进行了仿真预测。结果显示:误差在允许范围内。

根据盾构施工引起地表沉降的具体问题,结合广州地铁三号线某区间地质资料,建立了地表沉降预测的bp神经网络模型,并对网络进行了训练和测试,测试结果表明,利用神经网络进行盾构隧道施工的地表沉降预测是可行的,可用于工程实践。

短时交通流预测是现代智能交通系统的核心内容,针对城市道路被占所造成的城市交通拥堵排队问题,以路段视频统计为例,利用bp神经网络方法就实际通行能力、具体车辆数、事故持续时间与排队最长长度之间的关系进行预测分析,从实验模拟结果来看,该方法能有效地解决交通流实时和可靠性预测。

利用matlab建立bp神经网络,将影响建筑能耗的18个因素作为网络的输入,进行学习训练,最后通过测试样本点数据预测建筑能耗,与dest-h模拟计算得到的结果比较,发现相对误差在3.5%以内,并通过实例验证了该网络模型的准确性。该方法使建筑人员在设计阶段就能快速且准确地获得设计建筑的能耗。

进度控制作为项目管理的主要内容，如何对施工进度进行有效的预测将有重要的现实意义，应用bp神经网络技术对工程进度进行预测，得到的预测值比线性方法更准确，精度更高。

基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过对基坑实测变形数据进行整理和分析,对未来变形量作出预测,保证基坑安全。结合bp神经网络的高度非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络的基坑变形时间序列预测方法。在基坑开挖过程中,采取滚动预测的方法,不断利用前期已有实测数据建模预测后期变形量,以实现信息化施工和动态控制。实例分析表明,bp神经网络模型具有较高的预测精度,并能获得满意的预测结果。

随着社会发展,汽车已经成为家庭的重要出行工具.汽车运行时间越长,故障发生率越高,不利于人们的生命健康安全.因此,利用现代模式识别、机器学习等技术构建一个汽车故障率预测模型,及时发现汽车运行故障,以便能够保证汽车以及乘用人的生命安全.本文详细地分析了bp神经网络的基本理论和概念,同时将其应用到汽车故障率预测中,可以提高故障率预测的准确度.

为了分析深基坑的沉降规律,以某实际工程为例,利用bp神经网络对该工程的深基坑沉降数据进行拟合和预测分析,采用c语言编写程序进行预测。结果表明,利用bp神经网络方法的预测结果合理,误差在允许范围内,满足工程要求,并且对类似的工程施工具有指导作用。

针对边坡变形中非平稳和非线性的数据处理问题,提出一种基于集合经验模态分解(eemd)和bp神经网络相结合的边坡变形预测新算法(eemd-bp)。该算法先对边坡变形序列进行eemd分解,有效分离出隐含在时序中具有不同尺度特征的子序列,进而对各子序列建立bp神经网络预测模型,最后叠加各子序列预测值得到边坡变形最终预测结果。与gm(1,1)和bp神经网络模型对比分析表明,该算法预测精度较高,在边坡变形波动剧烈时段,也能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。

电力系统短期负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是电力市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。因此，短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。

电力系统短期负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是电力市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。因此，短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。

交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点.在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了bp神经网络.进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均gdp作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用lm算法或galm算法优化的bp神经网络模型对交通事故进行预测.实验表明,galm算法优化的bp神经网络模型与bp神经网络或lm算法优化的bp神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测.

电力系统负荷预测的重要性、分类和主要预测方法,bp神经网络算法的基本理论和预测过程,建立基于bp神经网络的短期负荷预测模型,以加州24h的电力负荷预测为例进行matlab仿真,结果显示预测精度符合电力系统要求。

以bp神经网络为基础，通过对神经网络的各个参数进行优化后建立洪水预报模型，并利用四川省达州市州河干流水文站所采集的水文数据进行仿真预报并和实测流量对比。研究表明，采用基于bp神经网络的洪水预测模型进行洪水预测的精度较高，是一种有效可靠的洪水预测方法。