本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)回歸的房地產(chǎn)批量估價(jià)模型研究　出處：《暨南大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：由于目前房地產(chǎn)估價(jià)行業(yè)發(fā)展不夠成熟，，相關(guān)從業(yè)人員素質(zhì)、估價(jià)手段、影響房價(jià)的因素等不固定因子會(huì)導(dǎo)致估價(jià)出現(xiàn)參差不齊的現(xiàn)象。需要一種科學(xué)的方案來對(duì)估價(jià)行業(yè)進(jìn)行規(guī)范化管理。本研究在Hedonic估價(jià)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，制定出一套合理完善的基于GIS和支持向量機(jī)回歸的房地產(chǎn)批量估價(jià)模型。首先，按不同樓盤、各房屋類型的成交案例對(duì)住房自身屬性相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，以及通過Google MapsAPI調(diào)用GIS系統(tǒng)來批量提取住房所在樓盤周邊的區(qū)位因素。接著，對(duì)不同類型住房的房價(jià)進(jìn)行修正為同樣實(shí)物狀況下的標(biāo)準(zhǔn)房價(jià)，按房價(jià)對(duì)不同價(jià)位的樓盤進(jìn)行聚類，分成低價(jià)房、平價(jià)房和高價(jià)房三大類，并針對(duì)每個(gè)類型的樓盤進(jìn)行拆分為訓(xùn)練集和測試集兩部分樣本；然后，針對(duì)各類型住房的訓(xùn)練集樣本，分別采用四種核函數(shù)以及經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法、交叉驗(yàn)證法、遺傳算法和基于自適應(yīng)變異的PSO算法等四類參數(shù)尋優(yōu)方法，得到基于徑向基核函數(shù)和自適應(yīng)變異的PSO算法的支持向量機(jī)回歸方法建立的回歸模型估價(jià)結(jié)果最為精確；并通過對(duì)測試集中已知的區(qū)位因素進(jìn)行批量估價(jià)，同時(shí)也檢驗(yàn)了支持向量機(jī)回歸批量估價(jià)模型的精確度，其估價(jià)結(jié)果明顯優(yōu)于嶺回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩種估價(jià)方法。最后，通過國際估稅官協(xié)會(huì)（IAAO）提供的批量估價(jià)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)該模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并為房地產(chǎn)批量估價(jià)工作制定了標(biāo)準(zhǔn)化的流程。
[Abstract]:Due to the current development of real estate valuation industry is not mature, the quality of relevant practitioners, valuation means. Factors affecting house prices and other uncertain factors will lead to uneven valuation. A scientific scheme is needed to standardize the management of the valuation industry. This study is based on the Hedonic valuation model. Make improvements. A set of reasonable and perfect real estate batch valuation model based on GIS and SVM regression is developed. Firstly, according to different housing developments, the transaction cases of different types of housing to collect the relevant data of the property of housing itself. And through the Google MapsAPI to call the GIS system to extract the housing estate around the location of factors. The housing prices of different types of housing are revised to the standard housing prices under the same physical conditions, according to the price of different housing prices for clustering, divided into low-price housing, affordable housing and high-priced housing three categories. And for each type of real estate divided into two parts of the training set and test set samples; Then, four kinds of parameter optimization methods, such as kernel function, empirical parameter method, cross-validation method, genetic algorithm and PSO algorithm based on adaptive mutation, are used for the training set samples of each type of housing. Support vector machine regression method based on radial basis function kernel function and adaptive mutation PSO algorithm is obtained. The evaluation results of the regression model are the most accurate. At the same time, the accuracy of the support vector machine regression batch evaluation model is also tested by evaluating the known location factors in the test set. The evaluation results are obviously superior to those of ridge regression and BP neural network. Finally. Through the evaluation index system of the batch valuation effect provided by IAAO( International Association of Appraisers), the model is evaluated synthetically, and a standardized flow chart is established for the real estate batch evaluation.
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F299.23;F233;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1374505