基于神经网络与时间序列分析的房价波动预测研究的任务书.docx

基于神经网络与时间序列分析的房价波动预测研究的任务书
背景
随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产市场逐渐成为国家和地方政府关注和重视的领域。在这个领域，预测房价波动趋势成为了重要的需求，可以为政府部门和投资者提供有益的决策参考。传统的基于统计学方法的房价预测模型面临着许多困难，例如，该方法需要大量的参数调整，需要专业的领域知识，以及对各种不确定因素的处理。这些都使得房价预测变得更加困难。在这样的背景下，基于神经网络和时间序列分析的方法成为了一种备受关注的预测模型。
任务
1.研究房价波动与经济指标之间的关系。其中经济指标可以包括GDP、通货膨胀率、人口数量以及利率等。
2.探究神经网络和时间序列分析等方法在房价波动预测中的应用。
3.基于房价之前的历史记录，利用神经网络和时间序列分析构建房价预测模型。
4.对构建出的预测模型进行优化，尝试提高预测精度。
5.对预测结果进行数据可视化和分析，评估模型的准确性和实用性。
6.研究基于神经网络和时间序列分析的房价波动预测模型的优缺点，并对相关方法进行改进。
要求
1.要求具备统计学或者计算机科学等相关专业背景。
2.具备一定的数学建模能力，并熟练掌握相关的计算机工具和软件，例如MATLAB、Python等。
3.具备一定的数据分析能力，能够对数据进行可视化和分析，并能够对数据进行合理地处理。
4.具备良好的科研素养和团队合作能力。
5.对研究过程中所涉及的知识点应该有深入的了解，并能够分析这些知识点之间的关系。
6.撰写高质量、清晰明了的报告，能够输出代码和开源平台等相关成果。
时间安排
此次研究的时间大约为6个月，包括以下的阶段：
1.研究背景和文献综述：1个月。
2.数据收集、清洗和处理：2个月。
3.模型构建和预测验证：2个月。
4.结果分析和报告撰写：1个月。
参考文献
1.廖海峰,王晓燕,孙胜.基于神经网络的房价预测研究[J].河北农业大学学报,2018,41(4):16-22.
2.杨超.基于时间序列的成都房价预测研究[D].四川大学,2019.
3.谭建龙.基于机器学习的房价预测模型构建研究[D].中南大学,2018.
4.高崇民,杨武.常用时间序列计量模型的理论和应用[M].南京大学出版社,2006.
5.Goodfellow,I.,Bengio,Y.,&Courville,A.(2016).Deeplearning[M].MITPress.