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基于BP神经网络的西安市房地产预警系统研究

发布时间:2016-08-26 09:07

  本文关键词:基于BP神经网络的西安市房地产预警系统研究,,由笔耕文化传播整理发布。


《西安建筑科技大学》 2008年

基于BP神经网络的西安市房地产预警系统研究

曾又  

【摘要】: 房地产作为国民经济的重要组成部分,存在着周期波动规律。起伏过大的波动与房地产经济的持续健康稳定发展相矛盾。同时,房地产作为社会经济系统的一个子系统,具有非线性复杂系统的特性。本文的目的在于解决房地产系统的非线性问题,建立更为先进科学的房地产预警系统,避免房地产市场的非常态波动,促进房地产市场的持续、健康、稳定发展。 在此背景下,本文首先在阅读和整理相关文献的基础上,从经济预警理论和周期波动理论入手,理清了基于人工神经网络的房地产市场预警体系的构建思路。然后,选择西安房地产市场进行实证研究,收集了1997年以来西安房地产市场历年历史数据,获得9个能提供给人工神经网络训练的样本。接着,借助Matlab7.1软件中的人工神经网络工具箱,编写了实现人工神经网络训练的程序,并借助样本对网络进行训练,构建基于人工神经网络的房地产市场预警模型。预警模型的检测结果显示,本文所建立的预警模型具有较好的泛化能力,能胜任房地产市场预警的功能要求。利用所建立的预警模型对2006年西安房地产市场状况进行了分析,得出,2007年西安房地产市场将处于“热”状态的结论。最后,针对西安房地产市场的实际,提出了几点对策建议。

【关键词】:
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F293.3
【目录】:

  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 1 绪论7-14
  • 1.1 研究背景及意义7-9
  • 1.1.1 房地产市场波动的危害7
  • 1.1.2 房地产市场预警的必要性7-8
  • 1.1.3 房地产市场预警的意义8-9
  • 1.2 国内外房地产预警系统研究现状9-11
  • 1.2.1 国外房地产预警系统研究现状9
  • 1.2.2 国内房地产预警系统的研究现状9-11
  • 1.3 本文的研究11-14
  • 1.3.1 研究对象和主题11-12
  • 1.3.2 研究方法12
  • 1.3.3 论文架构12-14
  • 2 房地产预警及相关理论概述14-23
  • 2.1 房地产预警概念与方法14-18
  • 2.1.1 预警14
  • 2.1.2 房地产预警14
  • 2.1.3 房地产预警基本方法14-18
  • 2.1.4 房地产预警系统的组成要素18
  • 2.2 房地产周期波动理论18-23
  • 2.2.1 房地产周期波动的成因19-22
  • 2.2.2 房地产周期波动的警源22
  • 2.2.3 房地产经济周期波动理论对构建房地产市场预警系统的指导意义22-23
  • 3 基于人工神经网络的房地产市场预警体系23-42
  • 3.1 神经网络的发展与优势23-24
  • 3.1.1 神经网络发展23-24
  • 3.1.2 人工神经网络的优点24
  • 3.2 基于人工神经网络预警方法的基本原理24-32
  • 3.2.1 人工神经网络概述24-27
  • 3.2.2 基于人工神经网络的预警模型27-30
  • 3.2.3 预警模型的训练和检测30-31
  • 3.2.4 房地产市场警情的警度划分31-32
  • 3.3 基于人工神经网络的房地产市场预警模型的构建32-42
  • 3.3.1 房地产预警指标体系的建立32-34
  • 3.3.2 西安市房地产预警指标体系34-40
  • 3.3.3 基于人工神经网络的西安市房地产市场预警模型40-42
  • 4 基于人工神经网络的西安市房地产市场预警体系:实证研究42-56
  • 4.1 确定训练样本和测试样本43-47
  • 4.2 BP网络设计47-48
  • 4.3 网络的测试48-49
  • 4.4 2007年西安房地产市场预警分析49
  • 4.5 排警系统49-56
  • 4.5.1 房地产市场排警方式的选择50
  • 4.5.2 排警措施的选择50-51
  • 4.5.3 经济措施51-52
  • 4.5.4 法律措施52-53
  • 4.5.5 行政措施53-54
  • 4.5.6 对策建议54-56
  • 5 总结与展望56-58
  • 5.1 本文的研究成果及结论56
  • 5.2 本研究的不足56-57
  • 5.3 后续研究的展望57-58
  • 致谢58-59
  • 参考文献59-63
  • 附录63
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    本文编号:103913

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