利用BP神经网络预测房价，写出python代码，并给出参数设计，写出最后结果与结论

好的，利用BP神经网络预测房价，我们可以按照以下步骤进行：

1. 收集数据集
2. 数据预处理
3. 构建BP神经网络模型
4. 训练模型
5. 测试模型

下面是基于Python的代码实现：

1. 收集数据集

我们可以从公开数据集中获取房价数据，例如使用sklearn中自带的波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2. 数据预处理

我们需要对数据进行标准化处理，让所有特征处于同一规模范围内。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

3. 构建BP神经网络模型

我们使用Keras构建BP神经网络模型。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(13, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

4. 训练模型

我们使用adam优化器和均方误差损失函数训练模型。

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

5. 测试模型

我们将模型用于预测新的房价数据，并输出预测结果。

import numpy as np

new_data = np.array([[0.1, 18.0, 2.31, 0.0, 0.538, 6.575, 65.2, 4.0900, 1.0, 296.0, 15.3, 396.9, 4.98]])
new_data = scaler.transform(new_data)
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction[0][0])

我们可以对模型进行参数设计，例如：

model.add(Dense(13, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

其中，第一层13个神经元，第二层6个神经元，输出层1个神经元。

最后的结果是预测房价，例如预测结果为28.645。

结论：通过BP神经网络模型，我们可以对房价进行预测，预测结果受到模型设计、训练数据等因素的影响，可以通过调整模型参数进行优化。