用神经网络预测住宅商品房价格 - MATLAB代码示例

"首先，为了使用神经网络算法预测住宅商品房平均销售价格，我们需要一个包含所有相关数据的数据集。假设我们已经有一个名为"dataset.csv"的CSV文件，其中包含以下列：住宅商品房平均销售价格、住宅房屋竣工面积、住宅房屋施工面积、完成住宅投资额、土地购置均价、城镇居民人均可支配收入、人均生产总值、城镇化率、贷款利率。\n\n接下来，我们将使用MATLAB来预测未来四年内的住宅商品房平均销售价格。以下是详细代码：\n\nmatlab\n% 导入数据集\ndata = readmatrix('dataset.csv');\n\n% 提取特征和目标变量\nX = data(:, 2:end); % 特征变量\ny = data(:, 1); % 目标变量\n\n% 归一化特征\n[X_norm, mu, sigma] = featureNormalize(X);\n\n% 划分训练集和测试集\nm = size(data, 1);\ntrain_size = floor(0.8 * m); % 80% 的数据用于训练，20% 用于测试\nX_train = X_norm(1:train_size, :);\ny_train = y(1:train_size, :);\nX_test = X_norm(train_size+1:end, :);\ny_test = y(train_size+1:end, :);\n\n% 设置神经网络的参数\ninput_layer_size = size(X_train, 2); % 输入层维度\nhidden_layer_size = 10; % 隐藏层维度\nnum_labels = 1; % 输出层维度，这里只预测一个目标变量\n\n% 初始化神经网络参数\ninitial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size);\ninitial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels);\ninitial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)];\n\n% 训练神经网络\noptions = optimset('MaxIter', 400);\nlambda = 1; % 正则化参数\ncostFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, ...\n num_labels, X_train, y_train, lambda);\n[nn_params, cost] = fmincg(costFunction, initial_nn_params, options);\n\n% 得到训练后的神经网络参数\nTheta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ...\n hidden_layer_size, (input_layer_size + 1));\nTheta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ...\n num_labels, (hidden_layer_size + 1));\n\n% 预测未来四年内的住宅商品房平均销售价格\nyears = 4; % 预测的年数\nX_future = zeros(years, input_layer_size);\nX_future(:, 1) = 1; % 添加偏置项\nX_future(:, 2:end) = [X(end-years+1:end, 2:end)]; % 使用最后四年的数据作为预测特征\n\n% 对预测特征进行归一化\nX_future_norm = (X_future - mu) ./ sigma;\n\n% 进行预测\ny_pred = predict(Theta1, Theta2, X_future_norm);\n\n% 反归一化预测结果\ny_pred = y_pred .* sigma(1) + mu(1);\n\n% 绘制预测曲线\nyears_actual = (1:years) + data(end, 2);\nplot(years_actual, [y(end-years+1:end), y_pred], 'b-', 'LineWidth', 2);\nxlabel('年份');\nylabel('住宅商品房平均销售价格');\nlegend('实际价格', '预测价格');\n\n\n以上代码包含了以下几个函数，需要将它们保存在与主代码文件相同的文件夹中：\n\n1. featureNormalize.m：用于归一化特征的函数。\n2. randInitializeWeights.m：用于初始化神经网络参数的函数。\n3. nnCostFunction.m：计算神经网络代价函数和梯度的函数。\n4. fmincg.m：用于优化神经网络参数的函数。\n5. predict.m：用于进行预测的函数。\n\n请确保您已经了解这些函数的用途和实现细节。另外，请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要根据实际情况进行修改和调整。