毕业设计：基于python的二手房成交数据可视化系统
目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 神经网络
2.2 模型构建
三、检测的实现
3.1 数据集
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
最后
前言
大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。
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基于python的二手房成交数据可视化系统
设计思路
一、课题背景与意义
随着房地产市场的持续繁荣，二手房交易成为了市场的重要组成部分。海量的二手房成交数据背后隐藏着丰富的市场信息和潜在价值。基于Python的二手房成交数据可视化系统旨在通过数据可视化技术，将这些数据转化为直观、易理解的图形界面，帮助用户更好地分析和把握市场动态。该系统的研究与实现，不仅有助于提升房地产市场分析的效率和准确性，还能为政府、企业和个人提供决策支持，具有重要的现实意义和应用价值。
二、算法理论原理
2.1 神经网络
人工神经网络在基于Python的二手房成交数据可视化系统中的应用和优势体现在其能够预测房价、进行数据分类和聚类、检测异常数据，并通过数据可视化呈现结果。其优势包括非线性建模能力、自适应性、可扩展性和实时性，使系统能够更准确、灵活和及时地分析数据、预测趋势，并帮助用户做出明智的购房决策。
通过神经网络，可以对二手房成交数据进行分类和聚类，识别出不同的市场类型或者房屋特征。例如，可以将二手房数据分为高价、中价和低价三个类别，或者根据不同的地理位置将数据进行聚类，从而更好地理解市场状况和房屋特点。
Sigmoid函数，也称为S型函数，是一种常用的非线性激活函数。它的名称"sigmoid"来源于它的形状，类似于字母"S"。Sigmoid函数将实数映射到一个介于0和1之间的连续值，常用于二分类问题或者将输出限定在特定范围内。
感知机模型是一种最简单的人工神经网络模型，由输入层和输出层组成。输入层接收外部输入并传递给输出层，而输出层是M-P神经元，具有激活函数处理功能。感知机模型只对单个神经元进行建模，适用于解决线性可分问题。要解决非线性可分问题，可以使用多层感知机或多层前馈神经网络模型，其中隐藏层和输出层神经元都具有激活函数。每层神经元之间以全连接方式相互连接，没有同层连接或跨层连接。输入层仅用于接收外界输入，通过隐藏层和输出层的激活函数处理后，由输出层神经元输出最终结果。输出层神经元可以有多个输出值，用于解决分类问题。
2.2 模型构建
在模型构建过程中，除了求解模型的最优参数外，还需要人工指定一些模型超参数。模型设计工作包括超参数的选择和模型的构建。对于没有超参数的传统多元线性回归模型，主要关注Lasso回归模型的超参数选择和BP神经网络模型的构建。K折交叉验证是一种常用的确定模型超参数的方法。通过将原始训练数据集均分为K组，使用其中一组作为验证集，其余K-1组作为训练集，重复K次，可以得到K个模型，并计算它们的性能指标的均值作为最终性能指标。通常取K为10，即10折交叉验证。通过K折交叉验证，可以避免训练数据集中的偶然性，并得到平均性能指标。同时，指定不同的超参数可以得到不同模型的性能指标，通过比较，选择具有最优性能指标的超参数作为最优超参数。
BP神经网络算法是一种用于训练多层前馈神经网络的反向传播算法。通过计算网络输出与实际输出的误差，并将误差反向传播回网络中的每个神经元，调整权重和偏置，以提高网络的预测能力。算法包括初始化参数、前向传播、计算误差、反向传播和更新参数等步骤，通过迭代调整参数减小误差。然而，BP算法可能会陷入局部最优解，训练时间较长。改进方法包括正则化和随机梯度下降等。
相关代码：
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
# 初始化权重和偏置
self.weights_input_hidden = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
self.bias_hidden = np.zeros((1, self.hidden_size))
self.weights_hidden_output = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
self.bias_output = np.zeros((1, self.output_size))
def forward(self, X):
# 前向传播
self.hidden_layer_activation = sigmoid(np.dot(X, self.weights_input_hidden) + self.bias_hidden)
self.output = sigmoid(np.dot(self.hidden_layer_activation, self.weights_hidden_output) + self.bias_output)三、检测的实现
3.1 数据集
现有的公开数据集并不能完全满足我的研究需求。为了提高系统的实用性和针对性，我决定自己收集并整理一套二手房成交数据集。我通过爬虫技术从多个房地产网站和交易平台抓取了二手房成交数据，并对这些数据进行了清洗、整合和标准化处理。在数据收集过程中，我特别关注了房源的位置、价格、面积、户型等关键信息，确保数据的完整性和准确性。最终，我构建了一个包含丰富二手房成交数据的数据集，这个数据集不仅覆盖了多个区域和时间段的交易记录，还包含了各种房型和价格区间的样本。通过这个自制的数据集，我能够更真实地模拟实际市场环境，为系统的可视化展示和分析功能提供更准确、可靠的数据支持。
3.2 实验环境搭建
配置具有足够计算能力的多核处理器的CPU，适当容量的内存（RAM）以应对数据集大小和模型复杂性，以及足够的存储空间用于存储数据集、模型和实验结果。在软件配置方面，安装Python并设置虚拟环境，同时安装数据处理和分析库（如NumPy、Pandas）、机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch），选择适合的集成开发环境（IDE）提供代码编辑和实验可视化功能，安装其他依赖库和工具（如matplotlib、scipy）以满足具体需求。
3.3 实验及结果分析
模型评估是对训练完成的模型进行性能检验的过程。常见的评价回归模型预测性能的指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。MSE表示预测值与真实值之间误差平方的均值，RMSE是MSE的平方根，MAE是预测值与真实值之间误差的绝对值的平均，而MAPE考虑了误差占真实值的比例。非线性的BP神经网络模型在预测二手房成交价方面表现最佳，远优于其他线性回归模型。
相关代码示例：
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
y_true = np.array([10, 20, 30, 40])
y_pred = np.array([12, 18, 32, 45])
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = root_mean_squared_error(y_true, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
mape = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
实现效果图样例：
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