[发明专利]基于神经网络和LightGBM算法的二手车价格预测方法在审
| 申请号： | 202110981910.2 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113793170A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 周远;贺波涛 | 申请（专利权）人： | 周远 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/08;G06N7/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京百年育人知识产权代理有限公司 11968 | 代理人： | 龙钰 |
| 地址： | 430037 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及二手车价格预测技术领域，且公开了基于神经网络和LightGBM算法的二手车价格预测方法，包括以下内容：首先对二手车数据集进行数据预处理，在根据神经网络与LightGBM的特性分别准备数据集，然后使用好的神经网络算法与带贝叶斯优化的LightGBM算法分别构建模型，最后将两种模型进行线性加权获得组合模型，通过该组合模型对二手车的价格进行预测；通过加权组合预测的思想建立了一种由神经网络与贝叶斯优化的LightGBM网络加权组合的二手车价格预测模型，组合模型的权值由两种预测方法训练中的误差来确认，通过实例分析，和单一模型与其他组合模型对比，设计的神经网络与贝叶斯优化组合模型在测试集与验证集上的表现优异，在误差得到降低的同时拟合能力获得增强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 lightgbm 算法 二手车 价格 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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