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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Real Estate Investment Estimation Based on BP Neural Network

verfasst von : Yuhong Chen, Baojian Cui, Xiaochun Sun

Erschienen in: Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Investment estimation is an important link in the feasibility study stage of residential projects. In this paper, a genetic algorithm is used to improve the BP neural network to estimate the construction and installation cost of residential construction project investment. Taking the project data of a construction company as an example, a genetic BP neural network model is constructed. Through the detection of the actual data, the error is within 10%, which meets the actual investment estimation needs.

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Literatur
1.
Su, X.: Master MATLAB6.0 and its Engineering Application. Beijing: Science Press (2002)
2.
Shuang, C.: Neural Network Theory and Application for Matlab Toolbox. China University of Science and Technology Press, Beijing (2003)
3.
Lei, Y., Zhang, S.: Matlab genetic algorithm toolbox and its application. Xi'an: Xi'an University of Electronic Science and Technology Press (2005)
Metadaten
Titel
Real Estate Investment Estimation Based on BP Neural Network
verfasst von
Yuhong Chen
Baojian Cui
Xiaochun Sun
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City

Print ISBN: 978-981-334-573-7

Electronic ISBN: 978-981-334-572-0

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-33-4572-0_236

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