基于深度学习的房价预测系统的设计与实现
王晓东
陈鑫龙
林小婷
孙冬璞
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150080
摘要：随着经济的飞速发展,许多人面临着购房困难和投资房地产高风险的问题.房屋是住房功能和投资效用的双重问题,因此房屋价格变得越来越复杂.房屋价格影响因素多,总体走势呈非线性.论文设计并实现了一个基于深度学习的房价预测系统,根据相关经济学原理选取房价影响因素,并对数据进行处理后使用该数据对神经网络模型进行训练、验证,以达到预测房价的目的.系统采用B/S结构,使用Django构建服务器,为用户提供房价预测服务、数据集查询、房价论坛等功能.
关键词：深度学习房价预测Django
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(202010214047)国家自然科学基金(61702140)黑龙江省自然科学基金项目(F2018017)
论文发表日期：2024-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2572-2576,2650 )
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