發(fā)布時間：2017-11-27 07:34

  本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)地價評估研究

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【摘要】：基準(zhǔn)地價作為政府宏觀調(diào)控土地需求的主要手段之一,它的評定對于規(guī)范城鎮(zhèn)房地產(chǎn)市場,維護國家的正當(dāng)收益,制定城鎮(zhèn)發(fā)展政策具有重大現(xiàn)實意義。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,城市化進程的推進,土地的交易日益頻繁,土地價格也在不斷的上升,要保證基準(zhǔn)地價的適時性,就必須不斷地對基準(zhǔn)地價進行更新評估。由于地價影響因素眾多,每個影響因素權(quán)重的確定以及基準(zhǔn)地價評價模型的選擇具有很大的主觀性、經(jīng)驗性與不確定性,傳統(tǒng)的地價評估方法往往費時費力、智能化以及功能化程度低。因此,另辟蹊徑,研究新的評估模型對解決現(xiàn)階段基準(zhǔn)地價更新工作中的問題具有一定借鑒與參考價值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分,由于獨特的學(xué)習(xí)能力和信息并行分布處理的優(yōu)勢,非常適合解決主觀性強、智能化低、多影響因素不精確和信息模糊性的問題。這就決定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于基準(zhǔn)地價更新的可行性與合理性。本文以河南省商丘市2013年基準(zhǔn)地價為例,由于影響商丘市基準(zhǔn)地價的因素眾多,若直接用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對基準(zhǔn)地價進行預(yù)測,一方面,會帶來網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的劇增,運算時間的增加,網(wǎng)絡(luò)的收斂性和泛化能力的降低;另一方面,由于預(yù)測因素之間的相關(guān)性,導(dǎo)致輸入信息重疊,也使得模型的準(zhǔn)確率降低。因此,首先,借助SPSS19.0軟件,進行主成分分析,對20個因素進行降維處理,得到6個綜合因素;其次,運用L-M改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,通過Matlab2007軟件建立模型;最后,將主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機地結(jié)合起來,構(gòu)建了主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)組合預(yù)測模型。為了驗證本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析的組合預(yù)測模型的有效性,建立以下兩個模型:(1)對樣本不做任何處理,直接用L-M改進BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試。(2)在BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前,運用主成分分析法提取地價的主要影響因素,并將結(jié)果作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入建立網(wǎng)絡(luò)模型。通過兩個模型的訓(xùn)練時間步數(shù)和預(yù)測精度的比較,結(jié)果表明:(1)LM算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)中有明顯的優(yōu)勢,不僅訓(xùn)練時間短、訓(xùn)練次數(shù)少并且誤差精度也較高。所以這個算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定優(yōu)勢和意義的。(2)主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型訓(xùn)練結(jié)果的平均相對誤差為0.46%,而單獨BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的平均相對誤差為0.81%。因此,基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型,結(jié)構(gòu)相對簡單、輸入變量少,運行時間短,且訓(xùn)練的效率明顯高于一般網(wǎng)絡(luò),預(yù)測精度也有很大的提高。(3)將建立的組合模型應(yīng)用于商服基準(zhǔn)地價評估,與實際地價結(jié)果基本一致,平均誤差僅為1.66%。(4)通過評估實例說明,基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基準(zhǔn)地價評估方法是一種計算相對簡單、實用性較強、精確程度較高的基準(zhǔn)地價評估方法。
【學(xué)位授予單位】：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;F301.3

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本文編號：1231098