一、问题重述1.1背景分析自1998年我国实行住房改革以来，房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业。
近几年在国家积极的财政政策刺激下，我国房地产市场处于不断发展阶段。
然而，与美国等发达国家住房市场进入成熟期不同，我国正处在城市化和工业化进程加速阶段，住房水平低和需求比较旺盛，这是我国住房市场快速发展的重要基础。
中国房地产一方面在快速发展之时，在总体上对经济社会的发展确实起到了促进作用；另一方面由于不规范的房的销售价格行为、地价的上升造成放的开发成本提高等因素造成房价不断上涨，严重超出了普通居民的购买能力，给其造成了巨大的购房压力。
1.2问题重述根据近几年中国上海房地产市场现状，解决以下四个问题：(1)结合对房地产的了解，收集近几年上海房地产的价格走势，预测未来三年上海房价的状况。
(2)结合对上海市近几年来房价的了解，分析并建立合理的数学模型，得出“国五条”具体怎样影响房价。
(3)综合考虑上海的CPI，结合对房价的了解，谈谈房价如何对CPI产生影响。
(4)在2012年拥有100万元人民币的前提下，写出一种合理的分配方案，用这笔钱投资到CPI中的各项因素。
二、问题分析2.1对于问题一的分析问题一要求根据近几年上海房地产的价格走势，来预测未来三年上海房价的情况。
首先，通过在《上海统计年鉴》找到上海近几年的房价, 为得到较为准确的预测，我们选取了最近十年上海的房价，因为长时间的数据能反映更多更合理的问题，不会太过片面对结果造成较大偏差。
历时十年，期间政府的宏观调控或制定的稳定物价等等措施必然会对房价造成影响，如果考虑政策措施和其他因素的影响，问题将变得非常复杂。
反而，我们可以将这些因素看作市场经济的调控，房价因受到这些因素影响而产生变化。
那么，实际呈现出来的房价变化就应该是有效的房价变化。
我们在模型的假设部分阐述了不考虑政府的政策措施对近几年房价的影响。
综合了以上分析，我们将搜集到的数据整理制成表格，绘制出年份-房价变化折线图，可以发现随着年份的增长，上海房价也在不断增长，且在一条直线周围上下波动，因此我们建立一元线性回归模型，来寻求上海房价与年份的线性关系。
房价价格合理性研究及未来走势预测参赛队员：郭明伟李远东文哲摘要房价对经济发展和社会稳定有重大影响，本题的提出是为了探讨与房价有关的各个因素最终对房价造成的影响，以及对目前房价设置的是否合理进行研究，同时还为了对今后房价的走势做出一个基本的预测，最终根据相关的分析结果得出一些行之有效的控制房价的措施，并将房价的变动反映到经济发展中。
在当前全国人民普遍关注房价问题，国家也在监测调控房价问题的情况下，本题的求解有很大价值。
问题一：为了解决合理性评估问题，本组建立了房价收入比模型，同时还建立了住房支付能力模型。
本组将这两个模型综合起来并结合中国国情分析提供了一个参考标准，从而有效地评估了房价的合理性。
问题二：为了解决房价预测问题本组建立GM(1,1)模型对房价的确定性增长性趋势进行灰色预测，将离散的房价经过依次累加成算子，削弱其随机性，得到较有规律的生成数，然后建立微分方程、解方程进而建立模型。
问题三：探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。
根据对问题一的研究结果，我们可以推测出房价可能与人均居民可支配收入、土地费用、建安费用、各种税费、开发商所预期获得的利润有关。
对此，我们采用多元线性回归模型，最终确定地价、建安费用、各种税费、人均可支配收入和人均GDP与房价涨跌有着密切关系，然后我们可以从这四方面着手控制房价。
关键词: 房价收入比；住房支付能力；GM(1,1)；线性回归；相关系数1问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。
我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓，都通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。
请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市的实际数据，对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。
基于深度学习的房价预测模型研究随着科技的不断发展，深度学习在各个领域的应用日益广泛，房价预测也不例外。
基于深度学习的房价预测模型的研究已经成为了当前热门的研究领域。
1. 市场分析在进入研究之前，我们首先需要了解目前房地产市场的发展情况。
根据全国房地产中介机构5000多家门店的数据统计和分析，全国二手房市场热度持续上涨，成交量和成交均价双双攀升。
其中，北上广深四个城市的成交均价更是达到了惊人的水平。
2. 基于深度学习的房价预测模型作为一种新兴的技术，深度学习在房价预测中的应用也与日俱增。
目前，基于深度学习的房价预测模型可以分为两种，一种是基于神经网络的模型，另一种是基于卷积神经网络的模型。
2.1 基于神经网络的模型基于神经网络的房价预测模型是通过将历史的房价数据和其他相关数据输入到神经网络中进行训练，然后预测未来的房价趋势。
其中，神经网络中的输入层、隐层和输出层都需要进行设计。
对于神经网络的输入层来说，一般包括历史的房价数据、地理位置、房屋面积、房龄、房屋类型、交通条件等多个因素。
在设计神经网络的隐层时，我们通常需要利用一些数学方法对其进行优化，最终得到最好的预测效果。
而神经网络的输出层往往是一个单一的值，即预测的房价。
2.2 基于卷积神经网络的模型基于卷积神经网络的房价预测模型则是通过将历史的房价数据和其他相关数据转换为图像数据进行训练，然后预测未来的房价变化。
同样，卷积神经网络的设计也需要考虑输入层、卷积层、池化层、全连接层等多个因素。
在卷积神经网络中，采用卷积层和池化层的结构可以有效地减少神经网络模型中的参数数量，从而避免过拟合问题的出现。
而全连接层则用于预测最终的房价结果。
3. 模型研究与实验基于深度学习的房价预测模型研究与实验的过程中，我们通常需要选择一个合适的数据集，建立模型并训练。
同时，为了保证模型的优良性，我们还需要进行评估和验证。
在选择数据集时，我们需要考虑数据的质量和可用性。
同时，为了增加模型的复杂度和优良性，我们还需要考虑对数据进行预处理、加入额外的特征因素等。
