基于遗传算法改进的 BP 神经网络房价预测分析

使用传统的 BP 神经网络进行预测容易发生收敛速度慢、预测精度低、陷入局部最优的可能。 对此,阐述了 BP 神经网络的基本原理,介绍了遗传算法的实现过程,并根据遗传算法的全局搜索能力,优化调整了 BP 神经网络的初始权值和阈值,分别对传统 BP 神经网络和改进后的 GA-BP 神经网络建立了房价预测模型。 选取了中国房价及其主要影响因素作为实验数据进行仿真训练,对比了模型的预测效果。 实验结果表明,经过遗传算法改进的 BP 神经网络较传统 BP 神经网络具有预测精度高、收敛速度快的优点,同时避免了陷入局部最优的缺陷