周　琴

（莆田学院工程　管理系，福建　莆田　351100）



基于人工神经网络BP算法的莆田市房价预测

周琴

（莆田学院工程管理系，福建莆田351100）

摘要：通过对房价影响因素的分析，研究房价准确预测模型.结合国内外的文献，提出利用BP神经网络和指数平滑的相关知识，建立房价预测模型.首先，分析了房价的影响因素，在文献综述的基础上，结合分析确立了房价影响因素模型，在此基础上，利用BP神经网络构建房价预测模型；其次，利用莆田市2005-2014年的数据进行实证研究，验证模型的准确性.在模型可行及准确的基础上，再结合指数平滑法对2016-2020年的房价影响因素值进行预测；最后结合建立的BP预测模型，预测未来5年的房价走势，为政府决策及居民投资提供依据.

关键词：BP神经网络；房价预测模型；房价分析

1　引言

自从2003年我国正式确立房地产业作为我国的支柱性产业的地位后，一直到2013年，房价上涨趋势及幅度都比较大.2014年以来，国家加大宏观调控力度，房价上涨幅度放缓.部分楼市房价甚至出现下跌，鉴于此，国家及地方政府又出台了一系列刺激消费的政策，以保持房地产业均衡发展.因此，不管何时，房地产业一直是国家宏观调控的重点.研究房价影响因素，并对未来房价走势进行预测，不论对于地方乃至国家经济发展，或者提高居民的生活水平，都有着重要意义.

2　国内外文献综述

房价的影响因素很多，综合起来有自然因素，例如气候，环境等的影响；经济因素，例如有GDP，货币政策，税率等；……