【摘 要】
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针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始
【机 构】
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贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵州师范大学多媒体CAI研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41161065);贵州省省长基金资助项目(黔省专合字(2009)115);贵州省科技创新人才团队基金资助项目(黔科合人才团队(2012)4009)
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针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。
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