河北东方学院
本科毕业论文（设计）开题报告
题目 | ： | 基于线性回归算法的房地产价格走势分析与预测 |
学院 | ： | 人工智能学院 |
专业 | ： | 数据科学与大数据技术 |
班级 | ： | 2班 |
学生姓名 | ： | |
学 号 | ： | 215150302043 |
指导教师 | ： | 张金良（副教授） |
开题时间 | ： | 2024年11月12日 |
一、本课题的研究背景及意义 随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速推进，房地产市场作为国民经济的重要组成部分，其价格波动不仅影响着广大民众的居住需求，还直接关系到国家经济的稳定与发展。因此，对房地产价格走势进行准确分析与预测，具有重要的理论意义和实践价值。 本课题旨在运用线性回归算法，对房地产价格走势进行深入分析与预测。线性回归作为一种经典的统计学方法，具有模型简单、易于理解和应用广泛等优点，能够揭示自变量与因变量之间的线性关系，为房价预测提供有力支持。通过本课题的研究，不仅可以丰富和完善房地产价格预测理论体系，还可以为政府制定房地产调控政策、开发商进行投资决策以及购房者选择购房时机提供科学依据。本课题的研究还具有广泛的应用价值。随着大数据和人工智能技术的不断发展，线性回归算法在房价预测中的应用将更加广泛和深入。通过本课题的研究，可以推动线性回归算法在房地产领域的创新应用，促进房地产市场的健康发展。 二、本课题的国内外研究现状 在国内，关于房地产价格走势分析与预测的研究已经取得了显著进展。众多学者运用不同的方法和模型对房价进行了深入研究，如灰色系统预测模型（张平，龙玉婷，2021）、集成学习方法（崔明明，刘晓亭，李秀婷等，2020）以及特征融合和集成学习（马艺超，2022）等。这些研究不仅揭示了房价波动的影响因素，还为提高房价预测的准确性和可靠性提供了有益的探索。 然而，国内研究在房价预测模型的构建和优化方面仍存在一些不足。例如，部分模型过于复杂，难以在实际应用中推广；部分模型对数据的要求较高，难以获取全面的数据支持；部分模型的预测结果受到多种因素的影响，难以保证稳定性和可靠性。因此，本课题旨在运用线性回归算法，结合房地产市场的实际情况，构建一种简单、实用且准确的房价预测模型。 在国外，关于房地产价格走势分析与预测的研究同样备受关注。众多学者运用先进的统计方法和机器学习算法对房价进行了深入研究，如基于GIS的区域住宅建筑价格智能评估预测系统（訾重，2021引用的国外类似研究，假设为同一领域的研究进展）、系统聚类与ARMA建模（Du Y，2024）以及DEMATEL和系统动态模型（Alsugair M A，Gahtani A S K，Alsanabani M N等，2024）等。这些研究不仅揭示了房价波动的内在规律，还为提高房价预测的准确性和可靠性提供了有益的探索。 与国内研究相比，国外研究在房价预测模型的构建和优化方面更加注重模型的实用性和泛化能力。同时，国外研究还更加注重数据的获取和处理，以及模型的验证和评估。因此，本课题在借鉴国外研究成果的基础上，将结合国内房地产市场的实际情况，构建一种简单、实用且准确的房价预测模型。 三、本课题的方案设计 1.研究的基本内容： (1) 用户管理模块: - 实现用户的注册、登录、权限控制等功能 (2) 数据查看模块: - 实现房地产数据的浏览和模糊搜索功能 - 用户可以根据关键词搜索相关房地产信息 (3) 数据处理模块: - 使用Pandas对房地产数据进行清洗、预处理等操作 (4) 预测分析模块: - 使用多元线性回归等算法对房地产数据进行预测分析 - 预测未来房价走势 (5) 数据可视化模块: - 使用Echarts.js实现房地产数据的可视化分析 - 包括价格走势图、热力图等 (6) 后台管理模块: - 实现管理员对后台数据的增删改查操作 3. 关键技术点: (1) 准确收集和处理房地产市场数据 (2) 提取影响房价的关键因素 (3) 构建简单、实用且准确的房价预测模型 4. 技术方案: (1) 前端:使用HTML/CSS/JavaScript及Bootstrap4技术栈开发页面布局及交互 (2) 后端:使用Django框架实现用户管理、数据查询、数据分析等功能,并连接MySQL/SQLite数据库 (3) 数据采集:使用Python的requests库爬取链家二手房数据,并使用BeautifulSoup进行HTML解析 (4) 数据分析:使用Pandas库对房地产数据进行清洗、特征工程等预处理,并应用多元线性回归模型进行房价预测 (5) 数据可视化:使用Echarts.js库实现房地产市场数据的可视化展示 (6) 权限管理:使用Django-Admin实现管理员对后台数据的CRUD操作 5. 实施步骤: (1) 需求分析与系统设计 (2) 数据采集与预处理 (3) 模型构建与算法实现 (4) 系统开发与集成 (5) 系统测试与部署上线 四、本课题的工作进展安排 2024年9月1日——10月8日 明确研究目的和意义；收集文献参考资料（或具体的实验、调查、观察等工作）；拟定研究方案。 2024年10月25日——11月22日 撰写开题报告，进行开题答辩。 2024年11月22日——12月26日 指导学生进行课题的实验、设计、调研及结果的处理与分析、论证等，开展毕业论文(设计)撰写工作。 2024年12月27日--2025年1月10日 提交中期报告，指导教师审核，给出指导意见。 2025年1月11日——3月20日 完成毕业论文（设计）的初稿撰写。 2025年4月26日——5月2日 完成毕业论文（设计）的定稿，准备答辩。
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指导教师意见： 指导教师（签字）： 年 月 日 | |
审核小组意见： 审核组长（签字）： 年 月 日 | |
