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基于数据挖掘的房地产价格预测
被引量：
1
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作者
孙珊珊
《现代电子技术》
北大核心
2017年第5期126-129,共4页
针对当前房地产价格预测精度低的难题,提出基于数据挖掘的房地产价格预测模型。首先对当前房地产价格预测研究的现状进行分析,指出房地产价格变化的混沌性和随机性;然后采用混沌理论对数据进行预处理,重建房地产价格预测模型的样本,并...
针对当前房地产价格预测精度低的难题,提出基于数据挖掘的房地产价格预测模型。首先对当前房地产价格预测研究的现状进行分析,指出房地产价格变化的混沌性和随机性;然后采用混沌理论对数据进行预处理,重建房地产价格预测模型的样本,并采用相关向量机建立房地产价格预测模型;最后采用房地产价格数据进行验证性测试。该模型可以描述房地产价格历史数据中隐藏的变化特点,获得了比其他模型更优的房地产价格预测结果。
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关键词
房地产市场
价格预测
混沌性变化
非线
性
拟合
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职称材料
题名
基于数据挖掘的房地产价格预测
被引量：
1
1
作者
孙珊珊
机构
绥化学院信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第5期126-129,共4页
文摘
针对当前房地产价格预测精度低的难题,提出基于数据挖掘的房地产价格预测模型。首先对当前房地产价格预测研究的现状进行分析,指出房地产价格变化的混沌性和随机性;然后采用混沌理论对数据进行预处理,重建房地产价格预测模型的样本,并采用相关向量机建立房地产价格预测模型;最后采用房地产价格数据进行验证性测试。该模型可以描述房地产价格历史数据中隐藏的变化特点,获得了比其他模型更优的房地产价格预测结果。
关键词
房地产市场
价格预测
混沌性变化
非线
性
拟合
Keywords
real estate market
price forecast
chaos change
nonlinear fitting
分类号
TN911.34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据挖掘的房地产价格预测
孙珊珊
《现代电子技术》
北大核心
2017
1
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