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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊宗地地價(jià)評(píng)估模型研究

發(fā)布時(shí)間:2022-02-22 17:25
  針對(duì)傳統(tǒng)市場(chǎng)比較法中可比實(shí)例選取較隨意且特征權(quán)重確定較主觀等問(wèn)題,引入了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地價(jià)影響特征權(quán)重學(xué)習(xí)機(jī)制.以地價(jià)影響特征向量作為輸入空間,土地價(jià)格作為輸出空間,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋學(xué)習(xí)機(jī)制不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重,建立地價(jià)與多維特征之間的精準(zhǔn)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(guò)比較案例的加權(quán)價(jià)格最終計(jì)算得到評(píng)估對(duì)象價(jià)格.以湖北省武漢市某宗地評(píng)估為實(shí)例,結(jié)果表明:改進(jìn)后的市場(chǎng)比較法的估價(jià)準(zhǔn)確度要比現(xiàn)行土地估價(jià)市場(chǎng)比較法平均高出3.69%. 

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

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊宗地地價(jià)評(píng)估模型研究


改進(jìn)市場(chǎng)比較法地價(jià)評(píng)估模型的構(gòu)建

空間數(shù)據(jù),地價(jià)


將上述量化并進(jìn)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(jià)作為網(wǎng)絡(luò)輸出.本文選擇只包含一個(gè)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(diǎn)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(diǎn)集合中的1238個(gè)地價(jià)樣本點(diǎn)全部進(jìn)行標(biāo)注,隨機(jī)抽取其中1000個(gè)樣本作為權(quán)重學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本,通過(guò)模型訓(xùn)練得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值系數(shù)(見(jiàn)表2),對(duì)樣本地價(jià)的擬合精度達(dá)到97.16%.在表2的基礎(chǔ)之上,根據(jù)公式(4)、(5)、(6)計(jì)算得出各特征因素對(duì)土地價(jià)格的影響權(quán)重,結(jié)果見(jiàn)表3.

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3639909

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