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基于改进BP神经网络的住宅房价格分析研究
摘要
本文以改进后的BP神经网络算法作为研究手段，对住宅房价格进行分析预测。首先进行数据收集和预处理，随后进行特征选取与模型构建。改进BP神经网络模型在此基础上，提高了模型的学习速度和精度，并对模型进行了评估和验证。实验证明，该模型可以准确地预测住宅房价，并且具有较高的适用性和可靠性。因此，本文的研究结果对住宅房市场的分析和预测具有一定的应用价值和实用性。
关键词：住宅房价格；BP神经网络；模型构建；特征选取；模型评估；预测分析
Abstract
ThispaperusestheimprovedBPneuralnetworkalgorithmastheresearchmethodtoanalyzeandpredictresidentialhousingprices.First,datacollectionandpreprocessingwereconducted,followedbyfeatureselectionandmodelconstruction.TheimprovedBPneuralnetworkmodelhasimprovedthelearningspeedandaccuracyofthemodel,andevaluatedandverifiedthemodel.Theexperimentsshowthatthemodelcanaccuratelypredictresidentialhousingpricesandhashighapplicabilityandreliability.Therefore,theresearchresultsofthispaperhavesomeapplicationvalueandpracticalityfortheanalysisandpredictionoftheresidentialhousingmarket.
Keywords:residentialhousingprice;BPneuralnetwork;modelconstruction;featureselection;modelevaluation;predictionanalysis
1.前言
住房价格是影响人们购房决策的关键因素之一。针对此类问题，研究人员可以通过数据挖掘和机器学习等技术手段进行相应的分析和预测，从而辅助人们做出更加准确的购房决策。
神经网络算法是一种计算机系统，它模拟人类大脑的结构和学习机制，可以自动从数据中学习知识。其中，BP神经网络算法是一种最常使用的神经网络算法之一。通过反向传播算法，它可以训练出一个多层前馈神经网络，用于解决分类问题、回归问题等。
本文以改进后的BP神经网络算法，进行对住宅房价格的分析预测。首先进行数据预处理，提取关键特征；随后进行神经网络模型的构建和评估，提高模型精度和适用性。实验证明，该模型可以较为准确地预测住宅房价格，并且具有一定的应用价值。
2.数据预处理
为了实现住宅房价格的准确预测，需要对数据进行收集和预处理，提取出关键的特征参数。在本研究中，我们采用了UCIMachineLearningRepository提供的美国Boston地区的住房房价数据集进行研究。
（1）数据收集与清洗
在进行数据处理前，需要下载对应的数据集，并进行数据清洗和过滤。针对本数据集，可以进行以下步骤：
①查看数据集，解决缺失、无效、错误等问题；
②去除无关参数，选取关键的特征参数；
③对数值型参数进行归一化处理，缩小特征参数之间的大小差异。
（2）特征选取
在进行神经网络模型构建前，需要进行特征选取，从数据的维度中提取出最为重要和相关的特征参数。本研究中，选择了如下13个特征参数作为输入参数，包括：
①CRIM：各城镇的犯罪率；
②ZN：各城镇非零售商业用地的比例；
③INDUS：各城镇的工业品含量比例；
④CHAS：CharlesRiver虚拟变量（如果是河道边界，则为1；否则为0）；
⑤NOX：一氧化氮的浓度（每千万份）；
⑥RM：每个住宅的平均房间数；
⑦AGE：1940年之前建造的业主自住单位的比例；
⑧DIS：到就业中心的加权距离；
⑨RAD：径向公路通畅指数；
⑩TAX：每$10,000的全价值税率；
⑪PTRATIO：城镇的师生比例；
⑫B：1000（Bk-0.63）^2其中bk是城镇黑人的比例；
⑬LSTAT：低收入人群的比例。
（3）数据划分
在进行神经网络模型的构建和训练时，需要对数据进行随机划分，分为训练集和测试集。在本研究中，将数据集按照训练集和测试集的比例7:3进行划分，其中训练集中有354个样本，测试集中有152个样本。
3.改进BP神经网络模型
（1）基本原理
BP神经网络算法是一种广泛应用的神经网络算法之一，它是一