基于 LSTM 的房价预测
机器学习
2017-09-26 v1 机器学习
摘要
本文使用 2004 年 1 月至 2016 年 10 月的房价数据，预测北京、上海、广州和深圳各区 2016 年 11 月和 12 月的平均房价。我们应用自回归积分滑动平均模型生成基线，同时使用 LSTM 网络构建预测模型。这些算法通过均方误差进行比较。结果表明，LSTM 模型在预测时间序列方面具有优良特性。此外，还采用了有状态 LSTM 网络和堆叠 LSTM 网络，以进一步研究提高房价预测模型准确性的方法。
引用
@article{arxiv.1709.08432,
title = {House Price Prediction Using LSTM},
author = {Xiaochen Chen and Lai Wei and Jiaxin Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08432},
year = {2017}
}