房地产预警

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基于改进型BP神经网络的房地产预警被引量：1
《物联网技术》2019年第12期39-42,45,共5页王奕翔 李昂 王晟全 
江苏省高校自然科学基金面上项目（18KJD510004）
社会飞速发展,研究人员通过各种各样的智能算法可以解决诸多实际问题,尤其当人工无法准确执行某些指令时,就更加需要智能算法的加持。目前智能算法种类较多,诸如蚁群算法、遗传算法、BP神经网络等,这些算法均通过数据间的竞争来求解最...
关键词：BP神经网络 智能算法 房价预测 MATLAB 风险分析 科学评价 
我国城市房地产预警系统研究被引量：3
《知识经济》2018年第14期52-53,共2页秦敬红 
随着社会的发展,现今房地产业已成为推动我国国民经济发展以及GDP稳定增长的支柱行业之一。对房地产的过热或者过冷采用有效的预警,是众多学者关注与研究的重要问题。本研究初步设计出我国城市房地产预警指标,并且根据其加权值对房地产...
关键词：城市房地产 预警指标 预警系统 
基于Logistic回归房地产预警研究被引量：1
《长春工业大学学报》2016年第6期603-606,共4页吕思奇 秦喜文 赵春阳 董小刚 李巧玲 
国家自然科学基金项目(11301036;11226335);吉林省教育厅科研项目(2014第127号;2013第142号)
通过主成分分析对房地产市场预警模型的影响因素进行分析,运用线性回归模型和Logistic回归模型对长春市房地产市场进行预测,并得出Logistic回归模型对房地产市场进行预警的结果优于线性回归模型。针对长春市房地产运行现状,提出土地、...
关键词：房地产预警 主成分分析 LOGISTIC回归 
房地产预警系统的国内外研究评述
《智富时代》2016年第7X期65-65,共1页张爽 李励 吕振兴 
济南大学研究生创新基金项目,课题编号:YCXS15023
房地产行业作为国民经济的重要组成部分,其发展情况关乎国计民生,面对整个市场发展的非均衡状态,国家的宏观调控是必要且必须的,从中央到地方的各级政府为更好的引导房地产行业的健康稳定发展,就需要对国内外房地产市场的预警系统进行...
关键词：房地产 预警系统 国内外研究 
昆明市房地产预警系统研究
《经济研究导刊》2014年第32期89-91,共3页浦天洋 凤羽翚 陈超 程伟 史明艳 黄亮 
云南省自然科学基金项目(2010ZC101)
在对常用的房地产预警指标体系选择方法及筛选指标流程进行研究的基础上,采用2003—2012年的房地产各指标数据进行实证研究。先运用头脑风暴法及类比法选择出预警指标,然后运用主成分分析法确定指标权重,最后建立昆明市房地产预警指标系...
关键词：房地产预警指标体系 综合模拟法 主成分分析 
城市房地产预警系统研究被引量：1
《经济师》2014年第9期85-87,共3页刘扬 石振武 
自经济体制改革以来,中国经济始终保持着高速增长,在这种大环境下,中国的房地产业也快速发展着,并逐渐成为了国家的支柱行业。在为反映房地产市场的运行状况,维持正常的经济秩序的客观要求下,建立一个完善的房地产预警系统势在必行,它...
关键词：房地产市场 房地产预警系统 含义和特征 基本原则 
基于logistic回归的区域房地产预警模型被引量：2
《中国人口·资源与环境》2013年第S2期454-457,共4页赵军 赵玉玲 段琪庆 
山东省高等学校科技计划项目"基于GIS空间统计分析的区域房地产预警模型"(编号:J10LE54);济南大学博士基金项目"区域房地产动态预警空间数据模型研究"(编号:XBS1222)
房地产市场运行状况的分析研究是一个非线性问题,以非线性logistic回归方法建立区域房地产预警模型,对实验区的房地产警情进行概率预测。将客观描述房地产运行情况的警情指标作为解释变量,采集济南地区1996~2011年统计数据,通过解释变...
关键词：房地产预警 LOGISTIC回归 概率预测 
房地产预警指标体系和预警方法研究综述被引量：3
《中国市场》2013年第44期68-69,共2页张帅 
在阐述房地产市场预警基本理论的基础上,分析了房地产预警指标体系的选择依据,并对预警方法进行了回顾与比较。归纳了房地产预警系统构建方面的研究成果,总结提出了当前研究存在的问题以及下一步的研究方向。
关键词：房地产预警 指标体系 预警方法 综述 
基于房地产业周期和泡沫的房地产预警系统研究被引量：1
《金融与经济》2013年第11期17-21,共5页吴金友 牛伟伟 
本文运用主成分分析法对我国房地产周期进行划分判断,同时根据误差理论运用3σ法研究了房地产周期与房地产泡沫之间的关系,并在此基础上建立了房地产运行预警系统。
关键词：房地产周期 房地产泡沫 预警系统 
基于实码加速遗传算法改进TOPSIS法在房地产预警体系中的应用被引量：1
《电子测试》2013年第7X期62-63,55,共3页龙会典 严广乐 
上海市一流学科建设项目(S1201YLXK);国家统计局科学研究计划项目(2012LY063)资助
采用实码加速遗传算法来解决传统TOPSIS算法在方案评选过程中存在方案距离理想解与负理想解同样近及指标权重选取主观两个问题,方便地获得了兼具决策方法适应性和决策者偏好的指标综合权重。应用实例证明了该方法的可行性和有效性。
关键词：TOPSIS法 实码加速遗传算法 预警体系 房地产 
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