房价分析

作品数：33被引量：74H指数：3
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基于个人知识库的大数据房价分析系统
《山西电子技术》2024年第1期99-102,共4页常艳 曹明 姚开元 
大数据时代环境下,由于同类信息的多平台水平发布特征、平台的多元主题特性,导致用户不易从单一平台获取某垂直领域的全部信息,形成数据信息多、乱、不易整合的局面。而用户大多数情况下只关注自身感兴趣的话题,所以如何从纷繁复杂的海...
关键词：个人知识库 大数据 房价分析 
基于GIS的房价多变量影响性分析——以成都市为例
《城市建筑空间》2023年第S02期163-166,共4页孙芙蕊 顾驰元 
在过去几十年里,随着城市进程的推进以及国内房价的快速上涨,房价调控已成为一个重要课题。为了更好地调控房价,相关影响因素需要得到更好的分析。此前成都房价增长较快,而针对影响其房价的多变量分析却很少,尤其是结合空间变量进行分...
关键词：房价分析 多变量 回归分析 随机森林回归 
浅谈大数据在城乡规划中的应用及实证分析
《地理科学研究》2023年第1期114-120,共7页李萱 黄春华 
大数据的出现为人们生活提供了很多的便利,同时也在城乡规划中得到了广泛的应用。大数据分析具有高效性、及时性、精准性,能很好地提高规划的效率与准确性,促进城乡规划的发展。本文从大数据技术在城乡规划的应用前景出发,分析城乡规划...
关键词：城乡规划 大数据 房价分析 
基于分组空间自回归模型的房价预测被引量：1
《中国物价》2022年第11期110-112,共3页张昊 艾春荣 褚挺进 尹建鑫 
近年来,随着经济的飞速发展,一线城市房屋价格也在快速上涨,房价成了人们关心的热点问题。本文基于样本点间的类别特征对空间自回归模型进行改进,提出了分组空间自回归模型,并基于安居客平台收集的2013年北京二手房成交价格数据进行验...
关键词：空间自回归 房价分析 组效应 
基于人工智能与情感分析的房价分析系统设计与实现被引量：1
《科技创新与应用》2019年第34期30-32,共3页叶楚义 高群霞 李晶 吴成云 曾晓玲 罗创谦 蔡程健 
2019年广东省省级大学生创新创业训练项目(编号:S201912574013)
随着大数据与人工智能技术的兴起,深度学习方法在房价投资方面有极大发挥空间。文章设计并实现了一个智能房价分析系统,主要包括基于LSTM的“房价预测”和基于情感分析的“舆情舆论”两大模块,可较好实现房价未来趋势预测及舆情分析,为...
关键词：房价预测 LSTM 情感分析 数据可视化 
基于灰色预测模型的商品房价格分析
《数码世界》2019年第3期116-116,共1页杜昕娉 毕小琪 高楠 
灰色预测模型作为现在数学建模中的主要预测模型,在许多实际问题中都有或多或少的借鉴,虽然出现时间比较久,但是它的思想一直沿用至今。而它的强大之处就在于不需要大量的原始数据,主要通过累加来生成原始数据,使得在精确分析方面,数据...
关键词：灰色预测 房价分析 数学模型 
网络爬虫与KNN算法在房价分析中的应用被引量：1
《电脑编程技巧与维护》2019年第2期103-104,119,共3页朱熙曈 
通过网络爬虫对链家二手房网站信息进行挖掘、整合和分析,利用KNN算法实现房价的走势预测,采用Python语言和Scrapy框架进行软件设计。
关键词：网络爬虫 KNN算法 
基于多种回归模型的房价分析被引量：1
《现代营销（下）》2018年第12期18-18,共1页刘昊 钟润 杨蒙涛 
本文主要是针对了房价进行了预测,利用所获得的数据,进行数据处理后,建立了劳森回归、核岭回归和梯度增强回归3种回归模型,本文并没有对参数进行调整,而是使用的基本参数,以对比模型之间的差距,最后发现梯度增强回归的预测误差最小,均...
关键词：多种回归模型 房价分析 
基于GWR模型的重庆市房价分析
《中国高新科技》2018年第21期45-47,共3页谭晨希 
为分析房价的影响因素,文章以重庆为例展开相应研究,收集获取重庆1501个小区的房价与其他相关信息,并对数据进行整理和筛选。考虑到影响要素的空间非平稳性,选用GWR(地理加权回归)模型,通过逐步选择法选取与地铁站距离、道路宽度、学区...
关键词：地理加权回归 房价要素 关联分析 最小二乘法 
基于ArcGIS对南京市房价分析被引量：2
《黑龙江科学》2018年第18期10-13,共4页周超 周亚男 
国家自然科学基金项目(41501453);中央高校基本科研业务费项目(2016B11414)
自住房商品化制度确定后,房价一直是人们关注的热点。基于南京市房价数据,通过克里格插值法得到南京市房价分布图,研究南京市房价分布规律及差异,并挖掘影响南京市房价分布的关键因素。结果表明:南京市房价在空间分布上具有连续性,除局...
关键词：南京市 克里格插值 房价分析 规律及差异 因子 
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