【摘 要】
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研究表明，房地产价格指数常表现为非线性，要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲，神经网络能够无限逼近非线性函数，所以本文便尝试采用神经网络模型作为预
【机 构】
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中山大学岭南学院2004级数量经济学专业研究生
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研究表明，房地产价格指数常表现为非线性，要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲，神经网络能够无限逼近非线性函数，所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向传播算法的多层前馈网络（BP神经网络）和径向基函数（RBF）神经网络。首先利用BP神经网络对采集到的中国房地产价格指数进行训练和模拟，最后进行预测，并比较预测结果和真实值，发现误差比较大，一方面是因为选取的样本数据少，另一方面是因为BP神经网络本身具有缺陷。为了克服BP神经网络预测的缺陷，本文接着运用R
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