基于神经网络的房价预测,BP神经网络预测房价

最新推荐文章于 2024-10-31 17:12:16 发布

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#神经网络 #matlab #人工智能

本文介绍了如何利用MATLAB进行神经网络预测，特别是BP神经网络在房价预测中的应用。通过代码示例展示了如何训练网络和进行预测，讨论了预测准确性问题，并提及了循环神经网络（RNN）在时间序列预测中的优势。此外，还探讨了机器学习在汇率预测上的可能性。

1、如何利用matlab进行神经网络预测

matlab 带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子。
核心调用语句如下：
%数据输入

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,[8 8]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.01;
%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 结果分析

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、BP神经网络预测代码 15

你这是在做时间序列呢循环神经网络进行房价预测。
你可以去《神经网络之家》nnetinfo----》学习教程二--->神经网络在时间序列上的应用
上面有讲解。我把代码摘抄给你
% time series:神经网络在时间序列上的应用
% 本代码出自《神经网络之家》
timeList = 0 :0.01 : 2*pi; %生成时间点
X = sin(timeList); %生成时间序列信号
%利用x(t-5),x(t-4),x(t-3),x(t-2),x(t-1)作为输入预测x(t)，将x(t)作为输出数据
inputData = [X(1:end-5);X(2:end-4);X(3:end-3);X(4:end-2);X(5:end-1)];
outputData = X(6:end);
%使用用输入输出数据（inputData、outputData）建立网络，
%隐节点个数设为3.其中隐层、输出层的传递函数分别为tansig和purelin，使用trainlm方法训练。
net = newff(inputData,outputData,3,{'tansig','p