針對傳統(tǒng)市場比較法中可比實例選取較隨意且特征權(quán)重確定較主觀等問題,引入了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地價影響特征權(quán)重學(xué)習(xí)機制.以地價影響特征向量作為輸入空間,土地價格作為輸出空間,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋學(xué)習(xí)機制不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重,建立地價與多維特征之間的精準復(fù)雜映射關(guān)系,并基于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)提取輸入特征權(quán)重系數(shù),然后耦合模糊數(shù)學(xué)方法選擇比較案例,通過比較案例的加權(quán)價格最終計算得到評估對象價格.以湖北省武漢市某宗地評估為實例,結(jié)果表明:改進后的市場比較法的估價準確度要比現(xiàn)行土地估價市場比較法平均高出3.69%. 

【文章來源】：信陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,33(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

改進市場比較法地價評估模型的構(gòu)建

將上述量化并進行歸一化處理的特征值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入因子，修正后地價作為網(wǎng)絡(luò)輸出．本文選擇只包含一個隱含層的經(jīng)典三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即輸入層、隱含層和輸出層的節(jié)點數(shù)為17、8、1，學(xué)習(xí)率prate=0.8，均方誤差閾值pE=0.001，最大迭代次數(shù)Tstudy=5000．將樣本點集合中的1238個地價樣本點全部進行標注，隨機抽取其中1000個樣本作為權(quán)重學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本，通過模型訓(xùn)練得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值系數(shù)（見表2），對樣本地價的擬合精度達到97.16%.在表2的基礎(chǔ)之上，根據(jù)公式（4）、（5）、（6）計算得出各特征因素對土地價格的影響權(quán)重，結(jié)果見表3.

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)用地基準地價評估模型[J]. 王華,羅平,趙志剛,聶可.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2018(21)
[2]基于GRA和三標度AHP的房地產(chǎn)估價市場比較法[J]. 紀蕾,宋巖磊,李寶強,邵軍義.  土木工程與管理學(xué)報. 2017(01)
[3]市場比較法的不確定性傳播研究[J]. 蔡劍紅,朱道林.  中國土地科學(xué). 2015(04)
[4]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法確定工程材料評價指標的權(quán)重[J]. 張?zhí)煸?陳奎,魏偉,楊揚.  材料導(dǎo)報. 2012(02)
[5]基于GIS的房地產(chǎn)市場比較法評估模型研究[J]. 王秀麗,李恒凱,劉小生.  中國土地科學(xué). 2011(10)
[6]基于GIS和ANN的城市土地適宜性評價[J]. 王艷,宋振柏,吳佩林.  信陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2008(01)
[7]城鎮(zhèn)基準地價評估的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J]. 吳迪軍,劉耀林,黃全義.  測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報. 2007(04)
[8]基于模糊數(shù)學(xué)的房地產(chǎn)估價市場比較法研究[J]. 張炯,張敏莉,賈仁甫,朱平.  揚州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2005(03)
[9]市場比較法估價中可比案例選擇研究[J]. 王秀麗,駱漢賓.  華中科技大學(xué)學(xué)報(城市科學(xué)版). 2003(04)
[10]基于模糊數(shù)學(xué)的市場比較法研究[J]. 張協(xié)奎,陳偉清,成文山,李樹丞.  中國管理科學(xué). 2001(03)



本文編號：3639909