House price prediction using a hybrid GRU–MLP based on binary whale optimization algorithm and ant colony optimization for hyperparameter tuning
Rattachement africain : sa, Égypte. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Accurate house price prediction is essential for real estate valuation, investment planning, and intelligent property decision-support systems. This study proposes an optimized hybrid deep learning framework that integrates a Gated Recurrent Unit and Multilayer Perceptron model with the Binary Whale Optimization Algorithm for feature selection and Ant Colony Optimization for hyperparameter tuning. The proposed framework was evaluated using a publicly available Kaggle house price regression dataset containing 500 housing records with structural, locational, and amenity-related attributes. The dataset was divided into training, validation, and testing subsets using a 70:20:10 ratio, and leakage-free normalization was applied using only the training data. Experimental results show that the proposed BWOA–ACO–GRU–MLP model outperformed standalone GRU, MLP, CNN, LSTM, and BiLSTM models. It achieved an MSE of 0.0146, MAE of 0.1051, RMSE of 0.1208, MAPE of 0.0112, MedAE of 0.0969, and an R 2 of 99.04%. These results demonstrate that combining feature selection, hyperparameter optimization, and hybrid neural regression improves prediction accuracy and model stability for house price estimation. The proposed framework provides a reliable data-driven approach for smart real estate valuation applications.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- House price prediction using a hybrid GRU–MLP based on binary whale optimization algorithm and ant colony optimization for hyperparameter tuning
- Date Crossref
- 25/07/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Princess Nourah bint Abdulrahman University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Suez University Suez University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Higher Technological Institute Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Mansoura University Mansoura University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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College of Computer and Information Sciences Department of Computer Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Computers and Information Department of Computer Science Suez University, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Future Higher Institute for Specialized Technological Studies Department of Computer Science Cairo, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Structure de recherche
Princess Nourah bint Abdulrahman University, Suez University (Suez University, Égypte) et Higher Technological Institute (Égypte), avec 4 autres affiliations. Pays d’affiliation : Égypte.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.