摘要
随着房地产市场的快速发展，房价预测已经成为一个备受关注的课题。
准确预测房价对于购房者、投资者和政府决策都具有重要意义。
支持向量机（SVM）作为一种优秀的机器学习算法，在房价预测领域展现出良好的泛化能力。
然而，SVM的预测精度受其参数设置的影响较大。
果蝇优化算法（FOA）是一种全局搜索能力强的优化算法，可以有效地解决SVM参数优化问题。
本文首先介绍了房价预测的研究背景和意义，并概述了国内外研究现状。
接着，阐述了支持向量机的基本原理，并分析了果蝇优化算法的机制和流程。
然后，详细探讨了如何利用果蝇优化算法对SVM的参数进行优化，并通过实验验证了该方法的有效性。
最后，总结了研究结论并展望了未来的研究方向。
关键词：房价预测；支持向量机；果蝇优化算法；参数优化；机器学习
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