城市房價的波動受到多種因素的影響，而對房價的準確預(yù)測對于投資者、開發(fā)商、政策制定者以及潛在的購房者都具有重要意義。它可以幫助投資者和開發(fā)商做出更明智的投資決策，同時也能夠幫助政府在制定相關(guān)政策時更好地平衡市場供需，維護房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定。 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能算法的發(fā)展，利用這些先進技術(shù)進行房價預(yù)測已經(jīng)成為可能。人工智能算法，尤其是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法，因其在處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)和挖掘數(shù)據(jù)潛在關(guān)系方面的能力而被廣泛應(yīng)用于房價預(yù)測模型中。這些模型能夠自動學(xué)習(xí)和識別影響房價的關(guān)鍵因素，并通過對歷史數(shù)據(jù)的分析來預(yù)測未來的價格走勢。 本研究旨在探索和開發(fā)基于人工智能算法的城市房價預(yù)測模型，通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及其他先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，分析和處理大規(guī)模的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)，以建立一個高準確度和高可靠性的房價預(yù)測模型。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。