在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立BP网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。
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。
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