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BP算法的改进及其在房地产价格预测中的应用的任务书
一、课题背景
房地产市场作为社会经济发展中重要的组成部分，其波动与变化对于市场经济的稳定和发展具有重要的影响。如何准确地预测房地产市场的价格变化一直是经济学界和业界关注的热点问题。神经网络模型作为一种非线性、自适应的预测模型，在房地产市场价格预测中得到了广泛应用，在神经网络模型中，BP算法是一种经典的反向传播算法，具有良好的解决效果。但是，BP算法也存在一些不足的地方，如收敛速度太慢、易陷入局部最优等缺点，从而影响了预测模型的效果。改进BP算法，提高预测模型的准确性和效率更能体现其在选股中的实际价值。
二、任务目标
1.对BP算法进行改进，提高算法速度和预济精度
2.基于改进后的BP算法，应用于房地产市场价格预测，预测结果可靠。
三、具体任务
1.研究BP算法的基本原理，优缺点。
2.分析BP算法的改进方法，包括学习率参数、动态调整、改变激活函数、引入惯性项等。
3.改进BP算法，并在不同的房地产数据集上进行测试验证。
4.收集房地产市场数据，建立预测模型。
5.将改进后的BP算法应用于房地产价格预测中，与传统的预测模型进行比较，验证其预测效果。
6.撰写论文，对实验结果进行分析和总结，提出改进BP算法在房地产价格预测中的实际应用价值。
四、预期结果
1.改进BP算法并将其成功应用于房地产价格预测中，提高预测的准确性和效率。
2.为房地产市场决策者提供有效的预测工具，增强决策者对市场的掌控能力。
3.对预测算法和实验结果进行完善的分析与总结，并撰写高质量论文发表在相关国际期刊上。
五、时间安排
1.前期阅读文献，掌握BP算法基本原理和改进方法，明确实验的目标和方案：1周。
2.算法改进与实现，将改进后的算法应用于不同的数据集中进行实验验证：2周。
3.收集房地产市场数据，建立预测模型：2周。
4.将改进后的BP算法应用于房地产价格预测中，并与传统模型进行比较，验证其预测效果：2周。
5.写论文，对实验结果进行分析和总结，准备文献资料：3周。
六、参考文献
1.刘紫悦,高峻,神经网络在房地产价格预测中的应用.华东经济管理,2018:5.
2.张琼,张志博,模糊神经网络在房地产价格预测中的应用.中国科技期刊研究,2018(15):83-85.
3.韦黎明,神经网络在房地产预测中的应用研究.计算机与数字化工程,2018(4):120-121.
4.YuJ,ShenY,ChenZ,etal.ADifferentialEvolutionandBPNeuralNetworkcombinedpredictionmodelforhousingprices.AppliedSoftComputing,2019(80):130-146.