基于多小波的北京市房屋市场价格的分析预测

针对房价波动大的数据特征，将多小波分析与房价预测问题结合，以北京市2010—2018年的房屋数据作为研究对象，探究了利用Haar小波变换、Daubechies系列小波变换以及基于过采样预处理的GHM多小波变换和CL多小波变换处理房价数据的分解重构效果，并通过对高频系数进行门限阈值量化重构处理以达到去噪的目的；建立支持向量机（SVM）预测模型，通过探究4种小波处理方法对房屋价格预测的影响结果，给出了相应预测效果更佳的数据处理方法和选择依据。