隨著城市化進程的推進,公園資源成為許多樓盤選址的重要考慮因素,準確地衡量到公園距離對房價的影響對于房屋估價來說十分重要。特征價格模型難以非常有效地解決非線性多變量的情況,在衡量影響程度方面缺少說服力。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決特征價格模型在多變量非線性情況下擬合困難的問題,并與特征價格模型比較驗證其擬合效果更優(yōu)。采用根據(jù)平均影響值（MIV）算法原理改進的方法,保證在不產(chǎn)生異常值的情況下量化出到公園距離對房價的影響程度,結(jié)果表明到公園的距離越遠則房價越低,并且公園綠地面積越大、綠化率越高對周圍房價的影響越大。 

【文章來源】：價格月刊. 2020,(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

本研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

每個節(jié)點的計算過程結(jié)構(gòu)示意圖

奧森公園預(yù)測結(jié)果均值隨著距公園距離增加的變化曲線

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3596645