黄金价格受多种因素影响，具有高度的非线性和随机特征。 一些传统的预测方法过分强调线性关系，而另一些则忽略了价格随机性。 预测误差相对较大。 因此，提出了一种基于主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）的BP神经网络模型，用于黄金价格的短期预测。 BP可以建立金价预测模型。 遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值，克服了BP算法容易陷入局部极小的缺点。 PCA可以有效简化网络输入变量并加快收敛速度。 结果表明，与GA-BP和BP相比，PCA-GA-BP神经网络模型的收敛速度更快，金价预测的预测精度更高。
2022-07-10 11:31:43
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首先以深圳市福田区部分普通住宅的房地产价格为数据基础，利用空间分布分析中的最近邻距离分析法确定了各住宅的空间分布情况，即呈簇状分布状态；然后，运用空间自相关理论和方法，选用Moran Ⅰ指数对研究区域的房价自相关关系进行测度和实证分析，从而得到深圳市景田区部分住宅房地产价格的空间自相关性情况；最后，利用ArcGIS中的地统计分析工具对整个区域的房地产价格进行了拟合，得到研究区域房价的空间分布情况。
2022-07-08 15:49:10
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