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SVM在房地产需求量预测中的应用
  • ISSN号:1002-851X
  • 期刊名称:《建筑经济》
  • 时间:0
  • 分类:F407.9[经济管理—产业经济]
  • 作者机构:[1]安徽电子信息职业技术学院,安徽蚌埠233040, [2]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039
  • 相关基金:973计划(国家重点基础研究)项目(2007BC311003);国家自然科学基金项目(60675031)
中文摘要:

尝试将支持向机算法应用于房地产需求量预测。该算法能针对在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题来获得最优解。预测结果利用可信度p0、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验,证实了所建模型是可靠的,可行的。

英文摘要:

The paper tried to apply the Support Vector Machine( SVM ) to the forecast of the demands of real estate. The method can transfer the learning problem into a second planning to acquire the optimal solution according to the principle of structure risk minimum under limited samples situation.From the tested results calculated by some indexes, such as reliability p^0, association degree R, correlative value of posterior error C and micro-error probability p, the model was proved to be reliable and feasible in the forecast of the demands of real estate.

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期刊信息
  • 《建筑经济》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国住房和城乡建设部
  • 主办单位:中国建筑学会 中国建筑科技集团 亚太建设科技信息研究院
  • 主编:
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  • 邮编:100120
  • 邮箱:jzjjtg@163.com
  • 电话:010-57368841/42
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-851X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1326/F
  • 邮发代号:2-219
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18227