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在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立BP网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。
基于神经网络的商品住宅价格模型研究
【摘 要】
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在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面
【机 构】
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西安石油大学
【出 处】
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价值工程
【发表日期】
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2011年16期
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