隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,城市住宅的價(jià)格（地價(jià)）呈現(xiàn)出了不均衡的發(fā)展格局,并伴隨著明顯的空間性,使得傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在進(jìn)行回歸分析時(shí)存在較大的局限性。為此提出了一種改進(jìn)的地理加權(quán)回歸模型（model of geographically weighted regression,MGWR）,以武漢市主城區(qū)為研究區(qū)域,將城市基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)多源信息數(shù)據(jù)相融合,構(gòu)建住宅特征價(jià)格模型,對(duì)比訓(xùn)練分析MGWR相較于線性最小二乘（linear least-square method,LLS）和地理加權(quán)回歸（geographically weighted regression,GWR）的優(yōu)勢(shì),結(jié)果表明其在模型擬合度和回歸系數(shù)顯著性方面均有較大的提升。最終根據(jù)回歸結(jié)果,提取顯著性系數(shù)樣本點(diǎn),運(yùn)用克里金插值得到各局部變量的回歸趨勢(shì)圖,進(jìn)行武漢市地價(jià)的定性評(píng)估與分析。 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2020,53(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

SP算法流程圖

本文選擇武漢市主城區(qū)為研究區(qū)域，武漢市作為中部發(fā)展新一線城市和歷史古城，較早地實(shí)行了土地有償使用制度，土地市場(chǎng)較為穩(wěn)定，運(yùn)作模式較為典型，故這里的地價(jià)信息具有較好的研究?jī)r(jià)值。本文研究的區(qū)域主要為武漢主城7大區(qū)（圖2中圈紅部分），不包括武漢周邊城郊區(qū)和近年來(lái)新增的經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)。2.2 數(shù)據(jù)獲取

最終獲取的武漢市住宅小區(qū)信息共2 216條，其中篩選出主城區(qū)小區(qū)信息共1 894條，其分布如圖3所示�？梢钥闯觯錆h市的住宅小區(qū)分布廣泛，且主要集中于7大主城區(qū)中，符合本文研究要求。2.3 數(shù)據(jù)處理

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]城市住宅價(jià)格變動(dòng)的影響因素研究[D]. 孔煜.重慶大學(xué) 2006
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碩士論文
[1]基于GWR模型的城市住宅地價(jià)空間分異研究[D]. 張潔.浙江大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3421723