一种基于BP神经网络的二手车价格评估优化算法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的二手车价格评估优化算法，其特征在于，选取三层BP神经网络为原型，采用“类分块‑蒙特卡洛法”对BP神经网络中隐藏层的神经元的选择过程进行优化，建立二手车价格评估模型。本发明提供一种基于BP神经网络的二手车价格评估优化算法，相比于优化前的传统算法，优化后的算法与真实的交易价格之间存在更小的误差，提高了预测模型的准确性，同时提高了算法的计算速度，有利于算法更好地运用至其他领域。