1. 本选题研究的目的及意义
近年来,随着我国经济的快速发展和城市化进程的不断推进,房地产市场持续升温,房价波动频繁,对国民经济、社会稳定以及居民生活产生了深远影响。
准确预测房价,对于政府制定合理的房地产调控政策、购房者做出明智的购房决策、房地产企业进行科学的投资规划等方面具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
房价预测是一个复杂的问题,涉及众多影响因素,一直是学术界和产业界研究的热点。
近年来,国内外学者在房价预测方面进行了大量的研究,并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以中国某城市为研究对象,收集整理该城市的房价及相关影响因素数据,并对数据进行预处理。
然后,构建基于果蝇算法优化svm的房价预测模型,利用果蝇算法对svm模型的参数进行寻优,以提高模型的预测精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究为主,定性分析为辅的研究方法。
1.数据收集:收集中国某城市的历史房价数据以及相关影响因素数据,例如经济指标、人口统计数据、房屋特征数据、地理位置数据等。
数据来源包括政府公开数据、房地产网站、专业数据库等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.模型构建方面:将果蝇算法应用于svm模型的参数优化,构建了基于果蝇算法优化svm的房价预测模型,为提高房价预测精度提供了一种新方法。
2.特征选择方面:结合相关性分析和特征重要性排序等方法,对房价影响因素进行筛选,构建了更为精简有效的特征子集,提高了模型的预测效率和泛化能力。
3.应用场景方面:将所构建的房价预测模型应用于中国某城市的房价预测,具有一定的现实意义,为该城市的房地产市场调控提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
[1] 刘贵华,徐 宁,谢天伟.基于组合核支持向量机的短期电力负荷预测[j].电力系统保护与控制,2022,50(21):114-121.
[2] 冯宇嘉,田 翔,高 亮,等.基于ceemdan-pso-svm模型的短期风电功率预测[j].电力系统保护与控制,2023,51(03):155-165.
[3] 蔡 勇,钟 文.考虑时空相关性的多模型集成短期电价预测[j].电力系统保护与控制,2022,50(03):89-96.
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