基于BP神经网络的房价预测研究 ——以邯郸市为例
基于人工智能的房价预测分析
基于人工智能的房价预测分析随着人工智能技术的不断发展，其应用场景越来越广泛。
其中，房价预测分析是人工智能技术应用的一个重要领域。
本文将探讨基于人工智能的房价预测分析，并从数据来源、模型选择、性能评估等方面进行详细解析。
数据来源在进行房价预测分析时，数据来源是非常重要的一环。
通常我们需要用到房屋的各种属性信息来进行分析，如房屋面积、所在地区、楼层、朝向、装修程度、卖方底价等等。
这些信息一般可从房地产中介公司、房产平台、政府部门等途径获得。
但是，数据的质量和准确性直接影响对模型的预测准确性。
因此，需要对数据进行清洗和加工。
比如，需要将缺失数据进行填充。
数据不平衡也是影响建模效果的影响因素之一，因此需要进行合理的采样和估算。
模型选择选择合适的模型是关键。
常用的模型有决策树、回归模型、神经网络、支持向量机等。
这些模型各自有着不同的优势与适用场景。
以回归模型为例，其主要目的是分析两个或两个以上变量之间的关系，并使用变量间关系来预测未来趋势。
在这个应用场景中，我们需要对回归模型进行改进，比如增加正则化，防止过拟合。
神经网络模型也是常用的预测分析方法之一。
它可以通过学习历史数据的规律来预测未来数据变化。
但是神经网络模型的构建比较复杂，需要考虑的因素比较多，因此需要适当提高其鲁棒性，比如进行交叉验证等。
性能评估在进行房价预测分析时，对模型的性能评估十分重要。
我们需要对模型的预测结果进行验证和评估，以确定其准确性。
评估方法可以采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均相对误差（MRE）等。
以MAE为例，其计算公式为：$$MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n|y_i-\hat{y}_i|$$其中，$y_i$为真实标签值，$\hat{y}_i$为模型预测值，$n$为样本数。
评估结果的大小可以用图表可视化进行展示，从而更直观地了解其准确性。
结语在本文中，我们讨论了基于人工智能的房价预测分析，以及实现该分析所需要考虑的因素。
基于BP神经网络的股票指数期货价格预测
基于BP神经网络的股票指数期货价格预测基于BP神经网络的股票指数期货价格预测一、引言股票指数期货是金融市场中的重要交易品种之一，其价格波动对投资者具有重要的参考价值。
而准确预测股票指数期货价格对于投资者来说十分关键，因为这能帮助他们做出更明智的投资决策。
而神经网络作为一种模拟人脑神经网络的数学模型，被广泛应用于各个领域，其中包括股票价格预测。
本文旨在探讨基于BP神经网络的股票指数期货价格预测方法，希望能对投资者提供可靠的决策依据。
二、BP神经网络的基本原理与结构BP神经网络是一种具有反向传播算法的前馈式神经网络模型。
它由输入层、隐含层和输出层组成。
输入层用于接受各种输入变量，隐含层通过非线性函数将输入传递给输出层，输出层可得到最终的预测结果。
BP神经网络通过反向传播算法，不断调整各层之间的连接权重，以最小化预测值与实际值之间的误差。
三、数据预处理在进行股票指数期货价格预测之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据的清洗、归一化和划分训练集和测试集等步骤。
数据清洗是为了去除异常值和缺失值，以保证数据的质量。
归一化是将不同数量级的数据统一到一个范围内，避免在网络训练过程中某些特征权重过大或过小。
划分训练集和测试集是为了评估网络的预测能力。
四、BP神经网络的训练与优化BP神经网络的训练与优化是保证其预测能力的关键步骤。
在训练过程中，首先需要选择适当的隐含层数目和每层神经元的数量。
然后通过不断调整连接权重和阈值，利用反向传播算法，使网络的输出与实际值之间的误差最小化。
具体而言，这包括两个阶段，前向传播和误差反向传播。
前向传播是将输入数据在网络中传递，并计算输出值。
误差反向传播是将输出值与实际值之间的误差通过链式法则逆序传播，更新连接权重和阈值。
在优化方面，我们可以采用合适的激活函数、学习率和动量等方法，以提高网络的收敛速度和稳定性。
五、模型评估与预测结果分析在训练完成后，需要对模型进行评估以验证其预测能力。
基于深度学习的房价预测模型研究
基于深度学习的房价预测模型研究随着科技的不断发展，深度学习在各个领域的应用日益广泛，房价预测也不例外。
基于深度学习的房价预测模型的研究已经成为了当前热门的研究领域。
1. 市场分析在进入研究之前，我们首先需要了解目前房地产市场的发展情况。
根据全国房地产中介机构5000多家门店的数据统计和分析，全国二手房市场热度持续上涨，成交量和成交均价双双攀升。
其中，北上广深四个城市的成交均价更是达到了惊人的水平。
2. 基于深度学习的房价预测模型作为一种新兴的技术，深度学习在房价预测中的应用也与日俱增。
目前，基于深度学习的房价预测模型可以分为两种，一种是基于神经网络的模型，另一种是基于卷积神经网络的模型。
2.1 基于神经网络的模型基于神经网络的房价预测模型是通过将历史的房价数据和其他相关数据输入到神经网络中进行训练，然后预测未来的房价趋势。
其中，神经网络中的输入层、隐层和输出层都需要进行设计。
对于神经网络的输入层来说，一般包括历史的房价数据、地理位置、房屋面积、房龄、房屋类型、交通条件等多个因素。
在设计神经网络的隐层时，我们通常需要利用一些数学方法对其进行优化，最终得到最好的预测效果。
而神经网络的输出层往往是一个单一的值，即预测的房价。
2.2 基于卷积神经网络的模型基于卷积神经网络的房价预测模型则是通过将历史的房价数据和其他相关数据转换为图像数据进行训练，然后预测未来的房价变化。
同样，卷积神经网络的设计也需要考虑输入层、卷积层、池化层、全连接层等多个因素。
在卷积神经网络中，采用卷积层和池化层的结构可以有效地减少神经网络模型中的参数数量，从而避免过拟合问题的出现。
而全连接层则用于预测最终的房价结果。
3. 模型研究与实验基于深度学习的房价预测模型研究与实验的过程中，我们通常需要选择一个合适的数据集，建立模型并训练。
同时，为了保证模型的优良性，我们还需要进行评估和验证。
在选择数据集时，我们需要考虑数据的质量和可用性。
同时，为了增加模型的复杂度和优良性，我们还需要考虑对数据进行预处理、加入额外的特征因素等。
基于机器学习的房价预测模型研究
基于机器学习的房价预测模型研究第一章：引言随着工业化和城市化的快速发展，城市人口逐年增加，房地产市场的推动也迅速成长。
对于房地产市场来说，房价是市场的灵魂，在市场交易中扮演着极其重要的角色。
因此，房价预测就成为了房地产市场研究的热点之一。
房价预测不仅能够为市场参与者和投资者提供合适的决策方案，而且也能帮助政府和相关部门进行城市规划以及制定相关政策。
传统的房价预测方法通常依靠专业人员根据经验和 intuition 进行推测。
此方法只能得到相对粗糙的结果，同时对于新手来说，将是一个相当困难的任务。
现如今，机器学习算法和数据挖掘技术得到广泛应用，其已成为房价预测中重要的组成部分。
本文将论述基于机器学习的房价预测模型，主要研究内容如下：第二章：文献综述本章主要讲述了与房价预测相关的研究以及现有方法的优缺点。
我们从两个方面来分析现有的房价预测方法，一是基于统计学方法，另一个是基于机器学习算法。
对于基于机器学习算法的方法，本文进行重点研究。
第三章：数据的预处理本章主要讲述机器学习算法在模型训练之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括去除异常值、补足缺失值、数据清洗和特征选择等一系列的步骤。
在对房价数据进行处理的同时，还要寻找有用的特征变量，如：房屋的面积、层数、卧室数、装修水平、地段、楼层等因素都会对房价产生影响，因此需要对这些因素进行分析，提取相关的特征变量并对其进行筛选。
第四章：机器学习算法的选择本章主要涉及机器学习算法的选择，如回归分析、神经网络、决策树、支持向量机和随机森林等。
对于不同的预测问题和数据集，不同的算法具备不同的效果。
例如神经网络能够处理大量的变量信息，决策树在处理分类、特征选择等方面具有出色的表现。
我们可以从模型的简单性、准确度、计算时间、可解释性等多方面考虑算法的选择。
第五章：基于SVM的房价预测模型本章主要论述基于 SVM 的房价预测模型，我们使用的 SVM 算法是一种常用的机器学习算法，其具有优秀的泛化性能。
基于Bp神经网络的股票预测
基于神经网络的股票预测【摘要】:股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。
本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。
并且，利用搭建起的BP 神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。
对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。
【abstract]Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock.Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model ofneural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it.【关键词】BP神经网络股票预测分析1．引言股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。
基于深度学习的房价预测技术研究
基于深度学习的房价预测技术研究随着社会的发展，房价成为了人们关注的焦点之一。
在房地产市场，房价作为房屋价值的重要指标，对于购买者、开发商、政府等方面都具有重要的意义。
因此，对房价进行预测可帮助市场参与者在购买、销售、投资等方面做出更好的决策。
房价预测一直都是一个棘手的问题。
传统的方法多为基于统计的模型，如线性回归、时间序列模型等。
然而，传统的方法往往针对单一特征进行预测，而真实世界中的问题往往是复杂的，特征之间存在着高度的依赖关系。
深度学习作为一种机器学习的分支，具有强大的学习能力和泛化能力，因此被广泛地应用于房价预测领域。
一、深度学习在房价预测中的应用深度学习在房价预测中的应用通常采用神经网络的方法。
神经网络是一种结构类似于人类神经系统的计算模型，可以通过训练从数据中学习到特征之间的依赖关系。
这使得神经网络在处理高维非线性数据上表现出色。
在房价预测中，神经网络可以根据历史的房价数据和相关特征，构建对未来房价的预测模型。
在具体实践中，常见的神经网络模型包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。
其中，多层感知机是最为常见的神经网络模型之一，可以用于非时间序列数据的预测。
卷积神经网络则适用于图像等二维数据的预测。
循环神经网络则适用于时间序列数据的预测。
二、基于深度学习的房价预测的特点与传统的基于统计的方法相比，基于深度学习的房价预测具有以下几个方面的特点：1. 自适应性强基于深度学习的房价预测可以随着时空的变化进行自适应学习。
当数据的特征分布发生变化时，模型可以自动调整学习策略，提高模型的适应性。
2. 非线性建模能力强传统的统计模型往往只能处理线性问题，而现实世界中的问题往往非线性复杂。
基于深度学习的房价预测可以更好地模拟非线性关系，提高了模型的建模能力。
3. 可扩展性强基于深度学习的房价预测可以通过增加网络深度、加入新的特征等方式，扩展预测能力。
这使得模型具有较强的适应性和扩展性，能够更好地适应未知的情况。
基于神经网络的股票价格预测研究
基于神经网络的股票价格预测研究第一章：引言股票市场是社会经济中一个非常重要的组成部分。
在信息和技术日新月异的今天，股票市场也不断地在进化和发展。
随着人工智能和机器学习技术的飞快发展，涌现出了一种基于神经网络的股票价格预测方法。
本文将对这种方法进行研究和探讨。
第二章：股票价格预测方法综述股票价格预测方法主要分为两种：基于技术分析和基于基本分析。
前者是通过解析股票的趋势、价格、成交量等技术图表，预测未来的价格走向；后者则是通过掌握公司基本面数据，如股东权益、市场份额、资产和负债等来预测股票价格的未来趋势。
在过去几十年里，股票市场有各种各样的预测方法被使用，但是这些方法都有它们的局限性。
特别是在市场波动剧烈的情况下，传统的预测方法往往难以准确预测。
随着神经网络技术的发展，基于神经网络的股票价格预测方法开始得到了广泛的应用。
基于神经网络的股票价格预测方法可以克服传统预测方法存在的一些缺陷。
神经网络模型的能力不仅仅是通过某些指标来预测未来股票价格的走向，而是通过大量历史数据的学习，自主地发现并利用经验规律，更加准确地预测未来股票价格走向。
基于神经网络的股票价格预测算法的做法和传统方法非常不同。
传统方法主要关注收益和风险的权衡，而神经网络方法则寻找与预测目标最相关的因素，然后通过这些因素预测未来的价格走向。
在神经网络的建模过程中，我们需要选取适当的神经网络结构，并对历史数据进行数据预处理，获得合适的训练数据，然后使用神经网络进行模型训练。
在模型训练完成后，我们就可以得到一个预测模型，用于对未来的股票价格进行预测。
第三章：基于神经网络的股票价格预测模型我们现在来具体介绍一个基于神经网络的股票价格预测模型。
首先，我们需要对历史数据进行预处理，以便将其转换成适合训练机器学习模型的数据格式。
我们可以使用数据缩放、正则化和标准化等方法对数据进行预处理，以确保数据的一致性。
接下来，我们需要设计我们的神经网络结构。
神经网络是一种由多个神经元（节点）组成的网络结构。
基于机器学习的房价预测与房地产市场分析研究
基于机器学习的房价预测与房地产市场分析研究房地产市场一直是国民经济中重要的组成部分，房屋买卖和房价变动对于个人和整个社会都有深远的影响。
而准确地预测房价变化和分析房地产市场趋势对于投资者、政策制定者和普通民众都具有重要的意义。
在大数据和人工智能的时代，机器学习的应用为房价预测和市场分析提供了全新的工具和方法。
基于机器学习的房价预测是利用历史数据和相关因素，通过训练算法模型来对未来的房价趋势进行预测。
首先，收集大量的房地产相关数据，包括房价、地区、交通、学校、商业中心等因素的影响指标。
然后，将数据分为训练集和测试集，利用机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等进行模型训练和优化。
最后，利用训练好的模型对未来的房价进行预测。
房地产市场分析是利用机器学习对房地产市场进行趋势分析和变化预测，以帮助政府和投资者做出更明智的决策。
通过分析历史数据和相关因素，机器学习可以发现隐藏的规律和趋势，并对未来的市场动向提供预测。
例如，通过分析某地区的经济发展、政策环境、土地供应、人口流动等因素，可以预测该地区未来房价的走势和投资潜力。
机器学习在房价预测和房地产市场分析中的应用有以下几个优势：首先，准确性高。
机器学习算法可以通过对大量历史数据的分析和学习，捕捉到细微的关联关系和趋势变化，从而提高预测和分析的准确性。
相比传统的统计方法，机器学习可以更全面、准确地预测房价和分析市场。
其次，效率高。
机器学习算法可以自动学习和优化模型，省去了人工调整参数和算法的繁琐过程，从而提高了运行效率。
在处理大规模数据和复杂模型时，机器学习可以更快速地完成任务。
第三，多维度分析。
传统的房价预测和市场分析通常只考虑少数几个因素的影响，而机器学习可以同时考虑多个因素，从而提供更全面、更准确的分析结果。
例如，除了地区和交通因素，机器学习还可以考虑气候、政策、人口等多个因素对房价的影响，从而使预测结果更加精确。
然而，机器学习在房价预测和市场分析中也存在一些挑战和限制。
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Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(5), 754-759Published Online October 2019 in Hans. /journal/sahttps:///10.12677/sa.2019.85085Forecast of Housing Price Based on BPNeural Network—Taking Handan as an ExampleXincheng Tang, Zhihai Wang*College of Science, Hebei University of Engineering, Handan HebeiReceived: Oct. 1st, 2019; accepted: Oct. 14th, 2019; published: Oct. 21st, 2019AbstractBP neural network is a network structure model, which is the most widely used currently. It has a strong ability to fit and map the nonlinear relationship between variables. This paper takes the average house price and main factor data of Handan from 2003 to 2016 as the object, and uses BP neural network to construct a house price forecasting model. The experimental result shows that BP neural network can effectively predict the housing prices in Handan in a relatively stable ex-ternal environment.KeywordsBP Neural Network, House Price, Prediction基于BP神经网络的房价预测研究——以邯郸市为例汤新程，王志海*河北工程大学数理科学与工程学院，河北邯郸收稿日期：2019年10月1日；录用日期：2019年10月14日；发布日期：2019年10月21日摘要BP神经网络是截止目前应用最为广泛的一种网络结构模型，其对变量之间的非线性关系有着极强的拟合映*通讯作者。
汤新程，王志海射能力。
本文以邯郸市2003年至2016年的平均房价以及主要因素数据为对象，采用BP 神经网络来构建房价预测模型。
实验结果显示，在相对稳定的外部环境下，BP 神经网络对邯郸市的房价实现了有效预测。
关键词BP 神经网络，房价，预测Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言房价涨跌背后的原因十分复杂，其受到很多因素的影响，比如市场供需、相关政策法规的出台、房屋自身特征、地区生产总值、房地产投资、人口总量等，这使得对于房价的研究变的更加困难。
由于全盘考虑相关因素对房价的影响是十分困难与不现实的，所以本文的定量研究中并没有考虑相关外部环境以及房屋自身特征等因素，如市场供需平衡、相关政策法规、房屋自身特征等因素本文都不予考虑。
房价的变化趋势与影响因素之间往往呈现一种复杂的非线性关系，而传统的研究方法，如线性模型等，在处理非线性关系时误差往往比较大。
而BP 神经网络在处理非线性关系时具有十分突出的性能，在实际操作中，通过不断调整相关参数即可得到预测结果。
目前BP 神经网络的发展已经十分成熟，在理论及实操中都取得了巨大进步，已是当下应用最多的一种网络拓扑结构。
本文采用BP 神经网络模型来对邯郸市2003年至2016年间的房价数据进行模型训练与仿真。
2. BP 神经网络的概述2.1. BP 神经网络基本原理人工神经网络(ANN)，是通过对人脑神经系统的抽象和建模而得到的简化模型，是一种具有大量连接的并行分布式处理器，由简单的处理单元组成，具有通过学习来获取知识并解决问题的能力[1]，尤其在处理非线性函数关系时性能十分突出。
BP 神经网络是一种基于反向传播算法的多层前向网络，除了含有输入层和输出层之外，还具有一个或多个隐含层。
每层的处理单元只接收来自上一层处理单元输出的信号，并将接收到的信号进行处理之后，输入至下一层，最终模型结构是一个各层处理单元之间全连接，同层处理单元之间无连接的前向无环网络拓扑结构，其网络结构如图1所示。
Figure 1. 3 Layer forward network architecture 图1. 3层前向网络结构汤新程，王志海BP神经网络的学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播构成。
在输入信号的正向传播阶段，信号由输入层进入网络，经过隐含层的逐层处理之后，最终传递至输出层，得到网络的预测值。
若此预测值与期望值不符，网络将转入误差的反向传播阶段。
在误差的反向传播过程中，将期望值与预测值之间的误差经隐含层逐层向输入层传递，由此得到各层各单元的误差信号，然后依此误差信号实现对网络连接权值的更新。
在训练过程中，反复执行信号的正向传播与误差的反向传播，直到网络输出的误差小于预先设定的阈值，或进行到预先设定的学习次数为止[1]。
2.2. BP神经网络的学习算法由于BP神经网络能够通过隐层神经元之间的连接自动学习输入数据的内在规律，具有强大的自学习能力而被广泛应用。
BP算法的实质是从输入经过非线性映射到达输出的问题。
通过梯度下降法迭代权值，以样本的输出与期望输出的偏差极小为目标进行学习，使权值误差沿误差函数的负梯度方向改变，学习的实质是不断修改权值，使得输出值与实际值尽可能地接近，直到网络各权值便不再改变，对任何符合条件的输入，网络都会给出一个相应的输出结果。
BP神经网络的算法是BP神经网络的学习过程可以分为两个阶段：第一个阶段就是输入已知的样本值，通过网络结构和前一次迭代的权值与阈值，计算出神经元的输出。
第二阶段就是对权值和阈值进行修正，首先是从最后一层向前计算出各权值阈值对总误差的影响，然后再根据这对各权值阈值进行修改。
这两个过程反复交替，直到达到我们的预期为止。
2.3. BP神经网络的应用由于误差反向传播(Error Back Proragation, BP)网络具有：1) 非线性映射能力；2) 较强的泛化能力等很多传统计量经济方法中没有的性质。
而事实上，实际应用中90%的神经网络系统都是基于BP算法的，作为人工神经网络中最为常用的算法模型，BP神经网络具有较为完备的理论基础。
因此，BP神经网络在诸多领域都得到了广泛应用，主要包括：1) 航空航天业：高性能飞机自动驾驶仪、飞行器控制系统、自动驾驶增强等；2) 汽车业：汽车自动驾驶系统、保单行为分析；3) 银行业：支票和其他文档读取、信用卡申请书评估；4) 国防工业：武器制造、目标跟踪与识别、脸部认识、声呐雷达、信号/图像识别；5) 金融业：房地产评价、房价预测、贷款指导、抵押审查、信用曲线分析、货币价格预测等[2]。
3. 基于BP神经网络的房价预测模型构建3.1. 房价预测数据的说明影响房价因素的选取对模型构建有着巨大影响，选取的因素应该能够客观充分反应房价的变化趋势。
而影响房价变化的因素十分复杂，诸如市场供需、政策变化、房屋自身特征等因素量化起来十分困难，所以同时考虑所有相关因素对房价的影响也十分不易。
基于此种考虑，本文根据实际情况以及相关文献资料选取了以下6个影响因素作为预测房价变化趋势的指标：地区生产总值/万元、建筑业总产值/万元、城镇居民人均可支配收入/元、城镇居民储蓄存款余额/万元、历年总人口/万人、城镇化率%。
平均房价/元∙m−2= 商品房销售额/商品房销售面积。
本文选取《邯郸统计年鉴》2003年至2016年间的数据作为建模数据，数据详情如表1所示。
由于在采集到的原始数据中，各变量之间的数量级存在着非常大的差异，对网络的收敛速度以及计算结果会产生不可预知的结果，因此需要对其进行归一化处理，本文采用离差标准化方法对原始数据进行线性变换，把其映射在区间[0, 1]上，映射函数为：汤新程，王志海()()()min max min x x x x x ∗−=−x ∗与x 分别为归一化后的值与原始值，()min x 与()max x 分别为x 的最小值与最大值。
在得到仿真结果之后，还需通过反归一化得到正常值，本文采用R 语言中normalizeDate 与denormalizaDate 函数分别实现数据的归一化与反归一化。
Table 1. Data of handan from 2003 to 2016 on housing sales prices and related factors 表1. 2003年~2016年邯郸房屋销售价格及相关因素数据年份 地区生产总值/万元 建筑业总产值/万元 城镇居民人均可支配收入/元城镇居民储蓄存款余额/万元 历年总人口 /万人 城镇化率% 平均房价/(元∙m −2) 2003 7,625,607 913,297 6842 5,297,677 857.09 32.67 1353.81 2004 9,364,921 1,172,964 7706 6,085,387 863.35 35.65 1813.91 2005 11,160,148 1,312,252 9233 6920,040 871.43 37.77 1586.06 2006 13,547,980 1,714,429 10,503 7,588,931 884.12 38.93 1877.06 2007 16,081,303 191,3684 12,583 8,176,377 896.36 40.67 2169.64 2008 19,063,592 2,610,389 14,457 102,20,326 928.08 43.1 2424.3 2009 20,152,800 2,983439 15,961 12,134,082 942.77 45.21 2949.54 2010 23,615,569 3,158,838 17,562 13,730,593 963.5 44.42 3276.21 2011 27,890,278 3,327,540 19,322 15,691,093 979.95 45.38 3470.03 2012 30,242,864 4,240,809 21,740 17,908,067 993.06 46.58 3817.47 2013 30,615043 4,488,382 20,807 20,141,656 1011.95 47.91 4321.49 2014 30,800,054 4,679,268 22,699 22,516,785 1029.48 49.13 4436.95 2015 31,454,319 4,716,259 24,630 27,072,108 1049.7 51.38 4759.82 201633,611,1234,735,00926,60330,979,8951054.753.536291.13.2. 模型的构建3.2.1. 网络参数初始化本文所选BP 网络模型为3层网络拓扑结构，网络输入为归一化后的六个因素数据，网络的输出为归一化后的平均房价数据。