【摘 要】
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近年来中国房价易涨难跌,利用神经网络对房价走势的预测成为了人工智能领域研究热点。使用传统的BP神经网络进行预测容易发生收敛速度慢、预测精度低、陷入局部最优的可能。
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金面上项目，基于多核学习的特高水期综合调整措施效果预测，2015.7-2018.7.(基金号:F2015020)。省教育科研规划重点课题(编号：GJB1215013)。
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近年来中国房价易涨难跌,利用神经网络对房价走势的预测成为了人工智能领域研究热点。使用传统的BP神经网络进行预测容易发生收敛速度慢、预测精度低、陷入局部最优的可能。本文首先阐述了BP神经网络的基本原理,其次介绍了遗传算法的实现过程,并根据遗传算法的全局搜索能力,优化调整了BP神经网络的初始权值和阈值,分别对传统BP神经网络和改进后的GA-BP神经网络建立了房价预测模型,最后选取了中国房价及其主要影响因素作为实验数据进行仿真训练,对比了模型的预测效果。实验结果表明,经过遗传算法改进的BP神经网络较传统BP神经网络具有预测精度高,收敛速度快的优点,同时避免了陷入局部最优的缺陷。这种基于遗传算法的BP神经网络模型可以作为房价预测的一种可靠的方法推广使用。
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