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基于支持向量机回归的房地产单指标预测
被引量：
2
1
作者
王平
师青
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011年第21期165-167,共3页
对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP...
对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP神经网络的预测结果进行比较,表明用支持向量机预测模型进行房地产单项指标预测精度更高。
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关键词
支持向量机回归
房地产单指标预测
BP神经网络
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职称材料
题名
基于支持向量机回归的房地产单指标预测
被引量：
2
1
作者
王平
师青
机构
武汉工程大学管理学院
中南财经政法大学公共管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011年第21期165-167,共3页
基金
湖北省教育厅人文社会科学青年研究项目(239269)
文摘
对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP神经网络的预测结果进行比较,表明用支持向量机预测模型进行房地产单项指标预测精度更高。
关键词
支持向量机回归
房地产单指标预测
BP神经网络
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支持向量机回归的房地产单指标预测
王平
师青
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011
2
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