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基于Lasso和BP神经网络的广西城镇住房需求预测
The Prediction of the Urban Housing Demand in Guangxi Based on the Lasso and BP Neural Network
【摘要】 对历年数据资料,采用BP神经网络、基于主成分分析的BP神经网络、基于Lasso的BP神经网络三种方法分别对广西城镇居民住房需求进行了预测和比较.结果表明基于Lasso的BP神经网络方法能够获得较好的数据预测效果.
【Abstract】 From Guangxi province’s relative statistic data,three methods such as BP neural network,BP neural network based on principal component analysis and BP neural network based on the Lasso are respectively used to predict the urban housing demand.The comparatively result shows that the BP neural network based on Lasso method is effective.
【关键词】 BP神经网络；
主成分分析；
Lasso方法；
城镇住房需求；
预测；
【Key words】 BP neural network； principal component analysis； Lasso method； the urban housing demand； prediction；
【Key words】 BP neural network； principal component analysis； Lasso method； the urban housing demand； prediction；
【基金】 广西高校科学技术研究项目(KY2015YB190);混合与缺失数据统计分析广西高校重点实验室项目(GXMMSL201406);广西自然科学青年基金项目(2014GXNSFBA118002)
- 【文献出处】 广西师范学院学报(自然科学版) ,Journal of Guangxi Teachers Education University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2016年04期
- 【分类号】F299.23
- 【被引频次】7
- 【下载频次】222