基于NARX模型的伦敦房价预测系统

资源摘要信息:"该文档提供了一个基于MATLAB环境下的神经网络模型，具体为NARX（非线性自回归模型）用于预测伦敦2017年的房屋价格。文档中详细说明了模型的运行环境、数据集需求以及所使用的具体数据集。这个数据集涵盖了从1995年至2015年的房产交易数据，包括了交易ID、日期、交易价格以及物业分类等详细信息，其中的变量被分类为因变量和自变量，以进行神经网络的训练。" 知识点: 1. MATLAB环境下的编程实现：文档描述了如何在MATLAB环境中运行一个主文件"main.m"来打开GUI（图形用户界面），以及后续的操作流程。这要求使用者需要熟悉MATLAB的基础操作和编程逻辑。 2. 神经网络模型(NARX)：NARX是一种时序预测模型，它能够预测未来的数据点基于之前的输入和输出数据。在这个场景中，模型被用于房价预测，这展示了NARX模型在时间序列数据分析中的应用。 3. 数据集的准备与处理：文档中强调了数据集的重要性，需要足够大以训练网络，避免过拟合。数据集需从伦敦数据存储区获得，并包含丰富的特征变量，如交易日期、物业价格、物业类型、建筑年代以及房屋产权等。 4. 变量分类：数据集中涉及的变量被明确分类为因变量和自变量，以便于神经网络训练。因变量包括交易日期和物业价格，自变量包括物业类型、建筑年代和房屋产权等。文档指出了变量的分类方法和它们在模型中的角色。 5. 数据预处理：为了使数据适用于神经网络工具箱，文档中提到了需要将数据转换为适合的统计格式。具体操作中使用了MATLAB函数'datenum'，该函数用于转换日期格式，以便模型能够理解并处理日期数据。 6. 数据集的时间跨度和覆盖范围：提及的数据集包含了长达20年的房产交易信息，从1995年至2015年。这为模型提供了宽广的时间序列数据，有助于提高预测的准确性和可靠性。 7. 开源系统标签：文档的标签"系统开源"表明了该预测模型以及相关代码是开放源代码，这意味着用户可以访问、使用和修改源代码，以进行研究或个人项目。 8. 文件命名规范：提到的文件名称"London-House-Price-Prediction-using-NN-master"可能暗示了一个文件的版本控制或者项目的管理结构，表明用户正在查看的是该项目的主版本。 综上所述，该文档涉及的领域包括MATLAB编程、神经网络、数据预处理、时间序列分析、机器学习模型预测以及开源系统等。这些知识点对于数据科学家、机器学习工程师以及任何对预测建模感兴趣的IT专业人员都具有很高的价值。通过实施这些知识点，可以构建出一个有效的模型来预测房价，并且能够理解和处理复杂的数据集，最终在MATLAB环境中运行和优化模型。