基于DBSCAN-DNN的房地产价格预测  

作　　者：陈琦越 梁复荣 黄锐权 邱梓杰 

机构地区：[1]广东工业大学经济与贸易学院,广东广州523000

出　　处：《中国市场》2022年第6期1-3,共3页China Market

摘　　要：影响房价的因素不再仅限于地区,还受出行便利程度、房屋区域热度的影响。针对房屋集群的识别与进一步研究,对于及时把握供需关系、价格等都有极大的帮助。文章基于密度的聚类(DBSCAN)和深度神经网络(DNN),对房屋集群进行识别聚类,根据簇的结果与房价影响因素训练神经网络,达到房价预测的效果。实验结果表明,对所采用的数据进行预测达到准确的效果。通过研究,可为集群房屋区位定价提供参考。

关 键 词：房地产 DBSCAN聚类算法 空间格局 

分 类 号：F293.35[经济管理—国民经济]