基于GRA和GA-BP神经网络的商品住宅需求预测

摘要

为准确获悉商品住宅需求量,从经济因素与非经济因素两个方面识别商品住宅需求的影响因素,利用灰色关联分析法(GRA)提取商品住宅需求的主要影响因素,然后以此构建商品住宅需求预测指标体系,并将主要影响因素作为BP神经网络的输入向量,商品住宅销售量作为输出变量,采用遗传算法(GA)对BP神经网络权值与阈值进行寻优,建立基于GRA和GA-BP神经网络的商品住宅需求预测模型。以湖北省黄石市为例,对所建模型进行实证研究,并将预测结果与其他模型进行对比。数据结果显示:所建模型的相对误差在2%~8%范围内、平均相对误差为4.49%、均方根误差为6.14,预测精度相对最优;GRA和GA-BP神经网络模型用于商品住宅需求预测切实可行,可为其进行准确预测提供新方法。