文献类型：期刊文章

作　　者：高玉明[1] 张仁津[1,2]

机构地区：[1]贵州师范大学数学与计算机科学学院,贵阳550001 [2]贵州师范大学多媒体CAI研究所,贵阳550001

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41161065);贵州省省长基金资助项目(黔省专合字(2009)115);贵州省科技创新人才团队基金资助项目(黔科合人才团队(2012)4009)

年　　份：2014

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：187-191

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 优化  权值 房价 预测模型  

分 类 号：TP183]