基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。     

基于BP神经网络的居民消费价格预测研究

价格指数是反映不同时期商品价格水平的变化方向、趋势和程度的经济指标。居民消费价格指数的预测对国家要做好价格政策的制定具有重要的意义,并且有数据表明居民价格指数呈现一种非线性不规则的变化形式,给预测工作带来了许多不便。近些年来兴起的人工神经网络,使得它在处理多变量耦合非线性函数关系中表现出了卓越的能力,在复杂非线性函数的建模中具有巨大的潜力。本文采用人工神经网络方法中的BP神经网络,建立预测模型,对消费价格指数进行预测。     

改进BP神经网络的研究及应用

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,已经被应用于模式识别、智能控制、图像处理以及时间序列分析等各种领域。本文针对BP算法的不足,提出了BP算法的启发式改进,通过对遗传神经网络模型及其算法进行分析和研究,针对遗传算法的主要缺陷介绍了一种常用的改进类型。     

改进BP神经网络在股市预测中的应用

神经网络是人工智能的重要组成部分,近年来将神经网络用于金融预测的研究很多.本文以遗传算法构建一个三层的神经网络,经改进的BP算法训练成功,进行预测实证分析,取得较好效果.     

改进BP神经网络在股市预测中的应用

神经网络是人工智能的重要组成部分,近年来将神经网络用于金融预测的研究很多。本文以遗传算法构建一个三层的神经网络,经改进的BP算法训练成功,进行预测实证分析,取得较好效果。     

BP神经网络在防城港货物吞吐量预测中的应用

由于港口吞吐量的影响因素相当多,这些影响因素中大部分又是不可量化指标．造成数据收集和确定的困难。在介绍BP算法的基础下,使用基于时间序列的BP神经网络模型对防城港货物吞吐量进行预测,该模型不仅解决影响因素多、数据难收集的问题,而且是货物吞吐量预测方法中精度很高的一种有效方法。     

基于改进的BP人工神经网络在我国税收预测中的应用

人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。     

基于BP神经网络的货运量预测方法

总结了常用的几种定量预测方法,并指出其在实际应用中的不足。而人工神经网络自身具有鲁棒性、容错性、有表示任意非线性关系的能力和学习能力等特性,为预测技术提供了一种新的思想和方法。最后把这种预测方法应用于物流预测取得了满意的结果。     

BP神经网络在房屋批量评估中的应用

文中基于房产税税基的批量评估,结合BP神经网络理论,构建了房地产批量评估流程及模型,运用昆明市近期已成交房屋数据对网络进行训练和测试。结果表明,可将训练成功的模型用于评估同类型大批量房屋的价格,因此,只要将不同地区房屋按地段、类型、用途进行分区,分别构建网络模型,则可对该地区的房产税进行尽快的评估。     

论基于BP神经网络的GDP预测

在经济分析中,通常采用时间序列模型对进行拟合GDP,GDP预测由于其影响因素复杂、具有很强的非线性,是典型的"黑箱"模型,建立在计量经济学理论基础上的线性方法,难以描述GDP预测中的非线性现象,容易造成预测误差过大.通过对BP神经网络数据进行归一化和选择适当的节点及学习率可变的算法大大提高了预测的精确度和效率.     

基于BP神经网络的房地产项目前期风险评价研究

本文从开发商的角度,在分析房地产项目前期风险因素的基础上,构建其指标体系,建立基于BP神经网络的风险评价模型,然后选取若干组样本作为训练集在MATLAB7.0环境中对模型进行训练,最后用测试集验证模型在房地产项目前期风险评价方面的可行性。     

当前房地产价格分析

2006年上半年是房地产行业颇为不平静的一段时期,国务院、央行等机构相继出台了一系列宏观调控措施。全国房地产价格增势普遍趋缓,某些地区房价出现下跌现象。2006年下半年房地产行业的走势受到多方面的关注。在通过对国内房地产行业现状的描述和分析,得出我国房地产行业的趋势预测和相关政策支持。     

基于BP神经网络的房地产上市公司财务危机预警

本文通过对国内外公司财务危机预警相关文献的梳理,并且结合中国房地产行业的特点,提出了构建基于BP神经网络的我国房地产上市公司的财务危机预警模型。     

基于算法的BP神经网络的应用研究

BP神经网络的智能化特征与能力使其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,许多传统信息处理方法无法解决的问题采用BP神经网络后取得了良好的效果,神经网络已被广泛应用于自动化、工程、经济及医学等各个领域。本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。     

商务成本之应用 --软件工程师的薪酬与房地产价格的关系

商务成本是一项全球性的热门话题,它是企业投资决策的重要依据,是反映一个区域竞争力的重要指标。本文通过对西安、北京、上海和深圳,四个城市商务成本中人力资源价格与房地产价格所建立模型的分析比较,得出不同区域由商务成本不同所引起的软件人才需求变化及产业结构定位的不同。     

基于BP神经网络的物流量预测方法研究

人工神经网络作为重要的综合评价方法,能够解决众多非线性问题,把它运用到地区货运量的预测中,可以解决因数据资料缺失,预测结果与真实结果相差较大的问题,为物流业发展提供重要的数据参考。经过实例分析证明基于神经网络的物流量预测模型是行之有效的。     

非市场因素变动对商品房交易定价的潜在影响分析

商品房投资的交易价格主要由影响市场供求的因素决定,但一些非市场因素对商品房售价存在潜在影响。本文在考虑现金流时间价值的基础上,以净现值(NPV)等于0为基准,分析了贷款利率、折现率、契税及出售时间等因素变化,对商品房出售价格的影响,为商品房投资者的投资选择和政府调控房价的政策选择提供参考。     

BP神经网络在项目投资风险分析中的应用

影响项目投资经济效益评价指标的参数很多,这些参数均具有一定的不确定性.由于各参数的不确定性,其项目投资经济效益评价指标值也是不确定的,因此,对投资项目所做的经济效益评价结论必将带有风险.在经济评价工作中,应当对这种风险作出合理的量化分析和估算,以了解项目的风险承受能力,并尽可能采取措施回避风险.本文共搜集了10个相似投资项目,根据BP神经网络工作原理筛选确定了6个影响和制约项目投资因素的指标作为神经网络的输入变量,并提出了基于BP神经网络的项目投资风险分析模型;其中7个投资项目作为训练样本,2个作为检测实例,最后一个进行敏感性分析.经过测算,其精度完全可以满足实际项目投资风险分析的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景.