【摘 要】
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针对当前房价指数预测精度不高的问题,本文提出了一种基于长短期记忆模型(LSTM)的预测算法.首先,使用灰色关联法筛选房价指数的影响因素;其次,建立预测房价指数的LSTM模型;最后,利用实验验证了新模型的有效性.实验结果显示,新模型在MSE、MAE、HMAE、HMSE这四个经典评价指标上均优于经典的差分自回归移动平均模型(ARIMA).
【机 构】
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郑州航空工业管理学院土木工程学院 郑州 450015
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针对当前房价指数预测精度不高的问题,本文提出了一种基于长短期记忆模型(LSTM)的预测算法.首先,使用灰色关联法筛选房价指数的影响因素;其次,建立预测房价指数的LSTM模型;最后,利用实验验证了新模型的有效性.实验结果显示,新模型在MSE、MAE、HMAE、HMSE这四个经典评价指标上均优于经典的差分自回归移动平均模型(ARIMA).
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