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J-GLOBAL ID：202002285619607229   整理番号：20A0908299

主成分分析のRBFニューラルネットワークアルゴリズムに基づく住宅価格の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of House Price Based on RBF Neural Network Algorithms of Principal Component Analysis

著者 (2件)： Xiao Lizhong (Shanghai Institute of Technology,School of Computer Science and Information Engineering,Shanghai,China) ,  Yan Tingrui (Shanghai Institute of Technology,School of Computer Science and Information Engineering,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIIBMS  ページ： 315-319  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のBPニューラルネットワークが予測のために使用されるとき,収束速度はあまりに遅く,予測精度は低く,局所最適解に陥りやすい。これらの問題を目的として,PCAベースのRBFニューラルネットワーク予測アルゴリズムを提案して検証した。最初に,PCAを用いて,新しい包括的指標を生成するために住宅価格の影響因子を再結合した。次に,住宅価格をモデル化して予測するために,強い近似能力を有するRBFニューラルネットワークアルゴリズムを使用した。実験結果は,予測値と実際値の適合結果が97%であることを示して,それは住宅価格を予測するための効果的方法として使用することができた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  再結合 ,  近似法 ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 住宅価格 ,  収束速度 ,  予測精度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  影響因子 ,  予測アルゴリズム ,  予測値 ,  局所最適解 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 主成分分析 ,  RBFニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  住宅 ,  価格 ,  予測