基于支持向量机的住宅消费预测研究——以杭州为例

摘要

针对目前用于住宅消费预测中的神经网络模型存在模型结构较难确定以及过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的住宅消费预测新方法.用1998-2008年杭州城镇居民的住宅消费数据组成样本集,前8个样本作为训练集,后3个样本作为检验集,分别建立SVM模型和神经网络模型,比较两种模型的预测效果,结果表明:基于支持向量机的城镇居民住宅消费预测模型具有更高的预测精度.