本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均GDP、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立Hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照BP神经网络预测的实现步骤,探索BP神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。
对于商品房的价格因素,首先包括其成本价,其次是开发商的利益和政府的规费,还有市场供求关系、百姓的收入水平高低、市场的竞争。利用神经网络来处理各种价格因素对商品房价格进行预测不失是一种可行的方法,BP算法具有算法简单、易于实现等特点,通过实验证明,BP网络的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格预测方法。
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