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本文結合住宅房地產的價格理論和相關網站上的數(shù)據(jù),科學地選取影響商品住宅價格的影響指標為人均GDP、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立Hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照BP神經網絡預測的實現(xiàn)步驟,探索BP神經網絡在預測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導作用。
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對于商品房的價格因素,首先包括其成本價,其次是開發(fā)商的利益和政府的規(guī)費,還有市場供求關系、百姓的收入水平高低、市場的競爭。利用神經網絡來處理各種價格因素對商品房價格進行預測不失是一種可行的方法,BP算法具有算法簡單、易于實現(xiàn)等特點,通過實驗證明,BP網絡的預測結果準確,使用方便,是一種優(yōu)良的商品房價格預測方法。
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