基于RS-ANN模型的住宅類房地產(chǎn)估價市場比較法的改進研究
[Abstract]:In this paper, the current situation of real estate valuation at home and abroad is summarized, and then the formation conditions, characteristics, influencing factors and the basic theory of real estate valuation are analyzed. On the basis of expounding the basic theory of real estate valuation, this paper sums up and analyzes the basic evaluation method of real estate. The rough set theory and artificial neural network theory are discussed in detail. From the basic theory of rough set, the knowledge reduction algorithm of information system and the discretization method of continuous attributes are discussed systematically. Mainly used for the processing of raw data. Based on the basic principle of artificial neural network and its structure and characteristics, this paper systematically discusses the basic idea and algorithm of BP network model. Based on the analysis of the shortcomings of the market comparison method, this paper demonstrates the feasibility of introducing the RS-ANN technology into the real estate valuation to improve the above deficiencies, and constructs the real estate valuation model based on RS-ANN. The purpose of this paper is to combine the powerful data processing function of RS (rough set) with the scientific network optimization and prediction function of ANN (artificial Neural Network) to realize the complementary advantages. On the basis of reducing subjective judgment and evaluation time, it provides an effective theoretical and practical basis for correct real estate valuation. Finally, the superiority of the proposed model is verified by an actual case.
【學位授予單位】:東北林業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:F293.33;TP18
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,本文編號:2204852
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