使用NARX模型结合MATLAB预测伦敦房价

资源摘要信息:"本项目专注于使用非线性自回归模型(NARX)结合神经网络进行房价预测。此模型特别适用于处理时间序列数据，可以有效预测未来几个月内的伦敦房价。项目采用的matlab开发环境，提供了直观的GUI界面以方便用户操作和分析预测结果。 在进行房价预测之前，需要准备并处理一个适当规模的数据集。数据集包含了伦敦1995年至2015年的历史房价信息，数据字段包括交易ID、日期、交易价格、房产分类和地址信息等。数据集中的每个字段都被细分为因变量和自变量，以训练神经网络。 具体而言，因变量通常指我们需要预测的目标值，在这个案例中即为'交易价格'，而自变量则是用于预测的输入因素，如'ID'、'日期'、'财产分类'和'地址信息'等。通过训练神经网络，系统能够根据输入的自变量特征，学习并预测未来房价的走势。 项目的运行依赖于matlab软件环境，通过执行主文件'main.m'启动GUI。用户可以通过这个界面输入参数，进行模型训练和预测操作。而获取的预测结果将反映在界面上，方便用户进行分析。 更多详细信息可以通过提供的链接访问：***。这个链接提供了项目的详细背景资料，可能包括研究方法、实验结果、数据分析等深入信息。 此外，压缩包文件名'github_repo.zip'暗示了项目的源代码可能托管在GitHub上。对于有兴趣深入研究此模型或希望复现此研究的开发者来说，通过访问相应的GitHub仓库来获取代码和进一步的指导将是一个非常宝贵资源。"