基于BP神经网络的南京市房地产住宅市场预测模型的构建

人口问题是21世纪中国所面临的重大问题,同时也是关系到社会发展的重要因素。因此人口预测,作为经济、社会研究的一种方法越来越受到人们的重视。对人口数据进行知识的发现,可以了解未来人口的演化进程,从而对连

基于BP神经网络需求预测的最优库存控制模型研究,崔宁 ,张万颖,迅速变化的市场使企业面临着一个存在诸多不确定性因素且无法准确预测的买方市场。在这样的背景下,其核心问题都是库存控制。本文

分析总结了煤体渗透率的3个主要影响因素——有效应力、温度和瓦斯压力,并结合煤体的力学特性建立了一个预测煤层瓦斯渗透率的BP神经网络模型。根据不同有效应力、不同温度和不同瓦斯压力条件下大量具有代表性的煤

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经

针对信息客户流失缺少有效的数据挖掘预测手段问题。提出了应用主成分分析的BP神经网络信息流失预测模型。结合5折交叉验证,模型对来自3个地市的营销返回样本,在训练分类时间和预测分类精度上与未经主成分分析降

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关于房地产价格与各影响因素之间的关系，建立数学模型，并用到spss,matlab等软件求解，涉及灰色关联度模型，灰色预测模型，主成分分析等模型。

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