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基于主成分分析的随机遗传BP网络及其房价预测

Stochastic Genetic BP Neural Networks Based on Principal Component Analysis and Its Housing Price Forecast

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【作者】 任鹏宇王林山

【Author】 REN Peng-yu;WANG Lin-shan;School of Mathematical Sciences,Ocean University of China;

【机构】 中国海洋大学数学科学学院

【摘要】 将自适应遗传算法与BP神经网络有机结合,提出了一类基于主成分分析的随机遗传神经网络模型,以此建立了房价预测模型。与现有的非随机遗传神经网络预测模型相比,本模型收敛速度更快,精确度更高,实用性更强。

【Abstract】 This paper combines adaptive genetic algorithm with BP neural network organically,and a stochastic genetic neural network model based on principal component analysis is proposed.Based on this,aprediction model of house price is established.Compared with the existing non-random genetic neural network prediction model,the model has faster convergence,higher precision and more practicability.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(11771014)
  • 【文献出处】 滨州学院学报 ,Journal of Binzhou University , 编辑部邮箱 ,2019年04期
  • 【分类号】TP183;O212.4;F299.23
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】302
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