作者：李宝强; 纪蕾; 宋岩磊; 邵军义商品住宅住宅价格特征价格住宅特征bp神经网络
摘要：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（P C A ） 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.
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