1. 研究目的与意义
随着第四次工业革命浪潮的来临，一大批科技前沿技术逐渐兴起,人工智能、大数据、5G、物联网等技术不断渗透到各个领域,给各行各业带来巨大的改变。而随着技术的飞速发展,我们的衣食住行正在悄然变化,在追求精神满足的情况下,人们正在不断完善自身的生活条件。房子是每个家庭的必需品,在购买房子时人们总是希望用较低的价格买到理想的房子.然而随着市场的变化,房价时高时低.大众很难捕捉到很好的购房时机,因此房价预测就成为人们普遍关心的事情。很多学者在该领域进行了深入研究.有的通过引入数学模型结合数据分析来预测房价的走势;有的通过市场分析.结合国家宏观政策调控等,来预测房价的变化趋势。
本课题的研究将分为五个部分。第一部分为数据的收集，查阅相关资料得到可靠的训练集和测试集。第二部分为数据可视化，包含总体分析、相关性分析和正态分析。第三部分为数据预处理，包含异常值处理、缺失值处理、数据标准化和离散数值标准化，第四部分为模型建立与分析，包含构建模型和参数调整。第五部分为模型预测与分析。
本文中先用时间序列方法，自回归差分移动平均模型，自回归移动平均，灰色预测模型，BP神经网络和人工神经网络这些模型进行预测实现精度对比，然后再建立基于深度学习的房价预测模型，通过视觉图像与文本特征混合，具体分为深度特征模块，浅层CNN特征模块和文本特征模块以及损失函数。2. 研究内容和问题
1. 基本内容
（1）基于机器学习的房价预测模型。
i.对数据完善处理，参数可解释性强；
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
3. 设计方案和技术路线
1. 通过查阅相关文献资料，了解影响房价的重要因素，并进行数据收集。
2. 对机器学习基于Python语言的各种库进行充分的理解与运用。
3. 选取合适的数据分析方法对参数进行处理。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
4. 研究的条件和基础
1.熟悉Python开发技术与Jupyter Notebook开发平台
2.精通数据分析相关技术；
3.熟悉机器学习中相关预测模型以及模型分析评价；
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
