[发明专利]基于梯度提升决策树混合模型的房地产价格预测研究方法在审
申请号: | 201911039088.7 | 申请日: | 2019-10-29 |
公开(公告)号: | CN110837921A | 公开(公告)日: | 2020-02-25 |
发明(设计)人: | 张新生;迟依涵;何思宇;张琪;蔡宝泉;王旭业;杨青 | 申请(专利权)人: | 西安建筑科技大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/16;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 房鑫 |
地址: | 710055 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于梯度提升决策树混合模型的房地产价格预测研究方法,包括以下步骤:1)获取网络搜索数据及房地产价格数据;2)通过计算斯皮尔曼相关系数及时差相关分析从网络搜索数据及房地产价格数据筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行关键词;3)建立长短期记忆模型,通过长短期记忆模型进行房地产价格预测;4)建立支持向量回归模型,再利用支持向量回归模型预测房地产价格;5)将步骤3)得到的房地产价格的预测值及步骤4)得到的房地产价格的预测值作为梯度提升决策树混合模型的原始样本集,利用梯度提升决策树混合模型进行预测融合,该方法能够较为准确的预测房地产价格。 | ||
搜索关键词: | 基于 梯度 提升 决策树 混合 模型 房地产价格 预测 研究 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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