基于机器学习的房价预测研究文献综述

 2021-11-05 07:11

毕业论文课题相关文献综述

文 献 综 述1 课题研究的背景和意义我国房地产行业在住宅货币化、商品化、土地有偿使用等一系列的市场化改革之后,经过三十多年的建设与发展,产业规模不断扩大,已经成为国民经济的支柱性产业。

面对房地产业的高风险和高收益,随着而来的是行业的投机、炒作现象日益严重。

同时,房地产是资本密集型行业。

因此,如何充分掌握信息资源,有效地预测房地产市场,使政府和房地产企业能对房地产市场进行较准确的估计、预测和判断,成为了重要而迫切的研究课题,具有很强的理论和现实意义。

正确的房地产市场预测可以使开发经营者对未来市场的变化心中有数,掌握市场对不同房地产产品需求的变化动态,以及对房地产企业开发经营活动所带来的影响,从而指导企业按市场规律办事,为制定科学的计划和开发经营活动的各个阶段、各个环节的决策提供依据。

房地产市场受各种市场因素的影响很大,企业必须对各种因素的变化趋势有清楚的了解,以顺应市场的变化。

另外,房地产市场受国家宏观调控影响很大,通过预测可使企业把握国家宏观经济政策走势,及时调整策略减少盲目性。

综上所述,市场预测在房地产企业经营决策中占有十分重要的地位。

从某种意义上讲,市场预测的好坏不仅关系到企业的经营成果,甚至关系到房地产企业的兴衰存亡。

2发展和研究概况在机器学习领域,通常 人们习惯把算法分为3类:有监督学 习、半监督学习和无监督学习。

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