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基于改进BP神经网络的住宅房价格分析研究的中期报告
一、研究背景和意义
近年来，房地产市场持续升温，各类住宅房屋的房价也在不断攀升。住宅房屋是人们最基本的居住需求，房价的波动关系到人们的生活品质和经济利益，因此研究住宅房价的变化趋势和规律对于促进房地产市场的健康发展、调控房地产市场、保障人们的生活需求等方面具有极其重要的意义。
BP神经网络是一种应用广泛的神经网络模型，具有非线性映射能力和自适应性能，被广泛应用于房价预测分析等领域。但是，传统的BP神经网络模型存在许多问题，如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等，因此需要进行改进和优化。
本研究旨在通过改进BP神经网络模型，分析住宅房价的影响因素，并预测住宅房价的未来变化趋势，为政府制定房地产政策、房产开发企业制定战略、以及房地产从业人员和投资者做出决策提供科学参考。
二、研究内容和方法
本研究使用BP神经网络模型进行住宅房价的预测分析，基于数据挖掘和机器学习的理论和方法，将各种影响住宅房价的因素作为输入，将住宅房价作为输出，通过大量实证数据的训练和测试，得到BP神经网络模型的预测能力。
针对传统BP神经网络模型存在的不足，本研究采用了以下改进措施：
1.引入正则化项：通过引入正则化项对神经网络的权值进行限制，防止出现过拟合的现象。
2.改进梯度下降算法：通过改进梯度下降算法的学习率和动量参数，提高神经网络的训练速度和精度。
3.采用自适应学习率算法：通过自适应学习率算法，实现神经网络的参数自适应调整，提高训练效率和泛化能力。
三、研究进展和展望
目前，本研究已经收集、整理并初步分析了大量住宅房价的实证数据，构建了基于改进BP神经网络模型的住宅房价预测模型，通过数据的训练和测试，初步验证了模型的可行性和预测能力。
下一步，本研究将进一步完善模型的性能和精度，通过对不同时期、不同区域等有代表性的住宅房价数据进行分析和预测，得出住宅房价的变化趋势和规律，并对影响住宅房价的因素进行深入研究和分析，为政府和企业的决策提供实用的科学依据。