【摘 要】
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为了引导投资者理性把握房地产价格波动信息,为投资者提供决策参考,提出了大数据挖掘的房地产价格波动实时估计方法。首先建立房地产价格波动评价指标体系,并采集数据样本,然后采用支持向量机对样本数据进行学习,建立房地产价格波动估计模型,并采用粒子群算法优化支持向量机参数,实验结果表明:该方法可以有效拟合房地产价格的变化曲线,估计精度高,具有较高的应用价值。
【基金项目】
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2019年度中国建设教育协会教育教学科研课题(2019281)。
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为了引导投资者理性把握房地产价格波动信息,为投资者提供决策参考,提出了大数据挖掘的房地产价格波动实时估计方法。首先建立房地产价格波动评价指标体系,并采集数据样本,然后采用支持向量机对样本数据进行学习,建立房地产价格波动估计模型,并采用粒子群算法优化支持向量机参数,实验结果表明:该方法可以有效拟合房地产价格的变化曲线,估计精度高,具有较高的应用价值。
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