基于Logistic改进ASO算法优化BP神经网络回归预测——以波士顿房价为例

庄俨

doi:10.12184/wspcyycx2WSP2516-415502.20220604

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Volume 6, Issue 4

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基于Logistic改进ASO算法优化BP神经网络回归预测——以波士顿房价为例
基于Logistic改进ASO算法优化BP神经网络回归预测——以波士顿房价为例
哈尔滨工程大学,黑龙江,哈尔滨,150001
Vol. 6, Issue 4, Pages: 19-22(2022)
Published： 2022 ，
DOI：10.12184/wspcyycx2WSP2516-415502.20220604
Accepted：

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庄俨. 基于Logistic改进ASO算法优化BP神经网络回归预测——以波士顿房价为例. [J]. Creativity and innovation(chinese version), 2022, 6(4): 19-22.
DOI：

庄俨. 基于Logistic改进ASO算法优化BP神经网络回归预测——以波士顿房价为例. [J]. Creativity and innovation(chinese version), 2022, 6(4): 19-22. DOI： 10.12184/wspcyycx2WSP2516-415502.20220604.

摘要

针对目前房价因为受多种因素影响而不稳定波动的现象，预测房价的变动趋势对于现代购房人越来越重要。传统的BP神经网络因其学习能力、容错能力强等优点是一个广泛被采用预测模型。但是因BP神经网络随机产生的权值及阈值导致预测结果精度较低等原因导致预测效果不够准确，因此本文就该问题提出了基于Logistic改进的ASO算法来优化BP神经网络，并且以波士顿房价为例构建训练集测试集，将Logistic-ASO-BP模型与BP，GA-BP[4]，LSTM，BI-LSTM模型进行对比实验，测试结果表明Logistic-ASO-BP模型的预测精度高于其它4个模型，测试集均方差MSE低于其它模型。

Abstract

关键词

原子搜索算法BP神经网络房价预测

Keywords

原子搜索算法BP神经网络房价预测

references

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