【摘 要】
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针对传统住宅特征价格模型特征变量多、变量间存在多重共线性等问题,提出采用主成分分析(PCA)和BP神经网络相集成的方法对传统模型加以改进,即先利用PCA对特征变量进行降维并
【机 构】
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青岛理工大学商学院,青岛理工大学管理学院
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针对传统住宅特征价格模型特征变量多、变量间存在多重共线性等问题,提出采用主成分分析(PCA)和BP神经网络相集成的方法对传统模型加以改进,即先利用PCA对特征变量进行降维并消除变量之间的相关性,然后运用BP神经网络的非线性适应性信息处理能力对样本数据进行仿真.最后用青岛市西海岸新区70套商品住宅样本数据对改进模型进行了检验,检验结果表明,改进模型的平均预测误差为0.75%,明显优于传统的特征价格模型.
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