基于 MATLAB Elman 神经网络的房价预测

基于 MATLAB Elman 神经网络的房价预测

房价预测一直是金融和房地产领域的重要问题，它对买家、卖家和银行等各方都具有重要意义。现今，人工智能技术的高速发展已经开始应用于房价预测。其中，神经网络算法由于其能够自动学习和适应数据集的特点，受到了广泛的关注和应用。

本文采用 MATLAB 软件中提供的 Elman 神经网络算法，并通过房产市场的真实数据集进行实验验证，探讨其在房价预测方面的性能和应用效果。

1. 数据集和预处理

为了开展本次实验，我们使用公开数据集“Cal Housing”，该数据集包含 20,640 组数据，其中每组数据包括八个属性，分别是：median income（收入）、housing median age（房龄）、total rooms（房屋总数）、total bedrooms（卧室总数）、population（人口）、households（家庭数目）、median house value（房屋中位数）、ocean proximity（近海距离）。

在进行 Elman 神经网络算法时，我们需要先进行数据预处理。由于该数据集中携带了分类数据属性“ocean proximity”，因此在代码实现时需要进行编码转换。我们将房价作为输出标签，其余属性作为输入特征。

2. 神经网络模型设计

Elman 神经网络是一种有记忆的前馈神经网络，它在网络结构中加入了一层反馈连接，并引入了一个时间维度。需要注意的是，在网络的训练过程中，不能用完整的数据集来作为输入，而需要通过滑动窗口（sliding window）方式进行分段提取。

本文的 Elman 神经网络采用两个