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以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章首先介绍了 GM (1,1)模型和神经网络模型，然后利用R语言和其工具箱提供的预测房价功能，对住宅类商品房销售价格进行预测。结果表明该方法能够有效提高房价预测的精度，为房地产市场管理者及投资者提供一定的参考。
灰色模型
灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。
其核心体系是灰色模型(Grey Model,GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据,就能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能在此之前已取得合格证书的考生，可以办理免考。03全国计算机等级考试（NCRE）免考（1）获得NCRE一级合格证书者，可以免考高等教育自学考试中的“计算机应用基础(10018)”或“计算机应用技术”(包括笔试(02316)和实践(02317))课程;利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,运算简便,易于检验,不考虑分布规律,不考虑变化趋势。缺点是只适用于中在此之前已取得合格证书的考生，可以办理免考。03全国计算机等级考试（NCRE）免考（1）获得NCRE一级合格证书者，可以免考高等教育自学考试中的“计算机应用基础(10018)”或“计算机应用技术”(包括笔试(02316)和实践(02317))课程;短期的预测,只适合指数增长的预测。
在此之前已取得合格证书的考生，可以办理免考。03全国计算机等级考试（NCRE）免考（1）获得NCRE一级合格证书者，可以免考高等教育自学考试中的“计算机应用基础(10018)”或“计算机应用技术”(包括笔试(02316)和实践(02317))课程;
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在此之前已取得合格证书的考生，可以办理免考。03全国计算机等级考试（NCRE）免考（1）获得NCRE一级合格证书者，可以免考高等教育自学考试中的“计算机应用基础(10018)”或“计算机应用技术”(包括笔试(02316)和实践(02317))课程;
从灰色模型的结果来看，未来的趋势房价有较大上涨。
神经网络预测
在此之前已取得合格证书的考生，可以办理免考。03全国计算机等级考试（NCRE）免考（1）获得NCRE一级合格证书者，可以免考高等教育自学考试中的“计算机应用基础(10018)”或“计算机应用技术”(包括笔试(02316)和实践(02317))课程;
从神经网络模型预测的结果来看，未来的房价会有较平稳的增长。
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本文选自《R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化》。
在此之前已取得合格证书的考生，可以办理免考。03全国计算机等级考试（NCRE）免考（1）获得NCRE一级合格证书者，可以免考高等教育自学考试中的“计算机应用基础(10018)”或“计算机应用技术”(包括笔试(02316)和实践(02317))课程;点击标题查阅往期内容
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