房价问题数学建模论文(最新整理

房价问题数学建模论文(最新整理内容摘要：

值生成； X1： x1 的模拟值序列； X0： 为 x0 的模拟值序列； |s|： x 的灰色关联度； |S|： X 的灰色关联度； ε：小误差概率； 1111111(2) 1(3) 1(4) 1B (5) 1(6) 1(7) 1(8) 1zzzzzzz?????????????? ???????????????? 0000000(2)(3)(4)Y (5)(6)(7)(8)xxxxxxx??????????????????????? 322： 问题二的模型 的建立与 求解。 首先，我们找到了 0310 年的北京房产均价数据，如 下图表 ： 05000100001500020200250002020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 年份 房价（元 /平方米） 年份 房价（元 /平方米） 2020 5300 2020 11377 2020 6683 2020 13222 2020 6776 2020 15050 2020 10323 2020 22310 “ 北京市 202010 年房价表” 下面我们来建立 GM(1,1)模型 我们可以记原始数据序列 x0 为： x0={x0(1),x0(2),x0(3),? ,x0(8)} = (5300, 6683, 6776, 10323, 11377, 13222, 15050, 22310) 其相应的生成的数据序列为： x1={x1(1),x1(2),x1(3),? ,x1(8)} = (5300, 11983, 18759, 29082, 40429, 53681, 68731, 91041) Z1 为 x1 的紧邻均值生成序列： Z1={z1(1),z1(2),? ,z1(8)} 其中： z1(k)=(k)+(k1),k=1,2,? n Z1= (5300, , 15371, , , 47070, 61206, 79886) 于是有 : 115371 1 1 147070 161206 179886 1B?????????? ???????????? 668367761032311377132221505022310Y??????????????????????? T 1 4 . 4 3 5 6 5 3 4 8 5 7 5 0 0 e + 0 0 9 2 7 0 . 8 6 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 e + 0 03B 2 7 0 . 8 6 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 e + 0 0 3 7 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 e + 0 00B ??? T 1 T 2 0 5 . 4 4 5 4 5 0 1 8 7 2 0 7 e 0 0 3a B B B Y 4 .2 9 8 9 8 7 9 1 6 0 4 5 2 9 e + 0 0 3? ???? ????（ ） 接下来，我们就可以确定模型： ? x1/? t+= 以及时间响应式： X1（ k+1） =（ x0（ 1） b/a） e a k +b/a=* 那么可以求出 x1 的模拟值 X1=（ 5300， ， ， ， ， ， ） 还原 x0 的模拟值，由 X0(k+1)=X1(k+1)X1(k) 得： ε =（ 1+|s|+|S|） /（ 1+|s|+|S|+|sS|） =(5300, , , , , , , ) e0=x1X0 =(0,,76) 下面求 x0 的标准差 s1 和 e0 的标准差 s2. 21 0 01 ( ) 5 2 1 6 . 1 9 2 9 4 7S x xn? ? ?? 22 0 01 ( ) 2 5 2 2 2 .6 1 2 7 5S e en? ? ?? 12 sc s?? 根据指标临界值精度表， c=,表明所建立的模型精度为一级，可以用X1（ k+1） =*，进行预测。 到此模型已建立完成。 那么未来几年的房价可以这样预测： 当 k=7 时， X1（ k+1） = 元 ,x0(k+1)= 元； 当 k=8 时，。