基于人工神经网络的房价预测研究

神经网络预测

随着经济的发展，房地产市场成为了重要的经济增长点。因此，人们越来越关注房价的走势，想了解购房的最佳时机。而房价预测是解决购房者的疑虑的重要工具。本文将重点介绍基于人工神经网络的房价预测研究。

一、背景介绍

房价预测一直是一个热门的话题。在过去，人们通常使用传统的数据统计方法进行房价预测。然而，这种方法通常难以预测房价的准确程度，因为它不能掌握所有影响房价变化的因素。相比之下，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为数据挖掘领域的典型技术，可以通过学习数据模式，对未来房价进行更精确的预测。

二、人工神经网络原理简介

人工神经网络是一种模拟生物神经元工作模式的计算模型。该模型由多个人工神经元节点以及连接这些节点的链接层组成。每个神经元节点接收来自其他节点的输入，并将信号输出到其他节点或输出层。在模型中，神经元节点的输出受到输入信号和神经元之间的权值影响。

三、基于人工神经网络的房价预测模型

基于人工神经网络的房价预测模型包含三个层次：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收各种影响房价的数据，包括房屋面积、地理位置、城市发展程度以及经济发展等。隐藏层通过对输入层的数据进行处理，生成隐藏层节点的输出。输出层最终将隐藏层的结果反馈给用户。

预测模型对数据的训练是贯穿整个预测过程的一个重要步骤。在数据训练期间，模型从大量的历史数据中自学模式，并生成能够预测未来房价的公式。

四、关键技术

人工神经网络是一个复杂的模型。对于房价预测，技术人员需要做很多工作来调整模型的各个参数，以使预测更加准确。以下是一些调整人工神经网络参数的关键技术：

1. 选择合适的输入参数：合适的输入参数对于预测的准确性至关重要。

2. 选择合适的网络结构：模型的网络结构对于预测的准确性有决定性的影响，例如隐藏层数，每层节点数量等等。

3. 选择合适的激活函数：激活函数对于模型的输出具有影响，例如sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等等。

4. 选择合适的训练算法：训练算法对于提高模型的准确性难以估计。

五、总结