城市房價的波動受到多種因素的影響，而對房價的準確預測對于投資者、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)技術和人工智能算法的發(fā)展，利用這些先進技術進行房價預測已經(jīng)成為可能。人工智能算法，尤其是機器學習和深度學習方法，因其在處理大量復雜數(shù)據(jù)和挖掘數(shù)據(jù)潛在關系方面的能力而被廣泛應用于房價預測模型中。這些模型能夠自動學習和識別影響房價的關鍵因素，并通過對歷史數(shù)據(jù)的分析來預測未來的價格走勢。 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測模型，通過結合機器學習、深度學習以及其他先進的數(shù)據(jù)分析技術，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測模型。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。