本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)批量評(píng)估中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展,出現(xiàn)了房屋拆遷價(jià)格評(píng)估、房地產(chǎn)資產(chǎn)核定以及房產(chǎn)課稅等批量評(píng)估問題。由于傳統(tǒng)的單宗評(píng)估方法存在評(píng)估效率低、成本高、易受主觀因素影響等缺點(diǎn),進(jìn)而導(dǎo)致一定程度上稅收流失、社會(huì)不公等現(xiàn)象的產(chǎn)生。本文在分析國外批量評(píng)估技術(shù)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究計(jì)算機(jī)批量評(píng)估系統(tǒng)中的核心部分——批量評(píng)估模型,為國內(nèi)房地產(chǎn)批量評(píng)估系統(tǒng)的建立提供理論支持。由于各國的房地產(chǎn)市場(chǎng)相差較大,我國批量評(píng)估模型的建設(shè)不能照搬國外的理論,應(yīng)結(jié)合國內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)際情況,對(duì)國外成熟的批量評(píng)估技術(shù)進(jìn)行本地化改進(jìn)。我國房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展尚不成熟,影響因素較為復(fù)雜,不能確定特征變量與價(jià)格之間的關(guān)系,故本文提出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用其自適應(yīng)處理問題和非線性映射能力,找出房地產(chǎn)價(jià)格與其各變量之間的關(guān)系,用以對(duì)類似大批量的房地產(chǎn)進(jìn)行批量評(píng)估。本文首先介紹了批量評(píng)估的概念與方法原理,得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)為批量化的市場(chǎng)比較法。運(yùn)用市場(chǎng)比較法有兩個(gè)非常重要的關(guān)鍵點(diǎn),一是影響因素的選取及量化；二是可比案例的選擇。本文針對(duì)以上兩點(diǎn),對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素進(jìn)行了詳細(xì)分析和定量化處理；并提出在評(píng)估區(qū)域的劃分問題上應(yīng)用聚類分析技術(shù),解決了較難選擇可比案例的問題。其次,介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想及運(yùn)行過程,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法進(jìn)行論述,針對(duì)傳統(tǒng)算法的不足之處,采用改進(jìn)化的LM算法。通過論述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在房地產(chǎn)估價(jià)中應(yīng)用的可行性,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)批量評(píng)估模型。最后,以劃分后的某評(píng)估區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,利用matlab軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立以房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素作為輸入,房地產(chǎn)價(jià)格作為輸出的BP網(wǎng)絡(luò)模型,通過反復(fù)訓(xùn)練的方式確定了隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù),結(jié)果顯示,文中構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在經(jīng)過13次迭代后,達(dá)到預(yù)定的誤差精度要求,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功。且網(wǎng)絡(luò)收斂速度快、擬合效果較好,測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)誤差百分比也大為優(yōu)越。因此,該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可用來評(píng)估該區(qū)域內(nèi)大批量的房地產(chǎn)。
【關(guān)鍵詞】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 房地產(chǎn)價(jià)格 批量評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183;F299.233.32
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 研究背景和意義12-14
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意義14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.1 國外房地產(chǎn)批量評(píng)估的產(chǎn)生與發(fā)展14-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 研究的主要內(nèi)容19-20
• 1.4 研究技術(shù)路線與方法20-24
• 1.4.1 技術(shù)路線20-21
• 1.4.2 研究方法21-24
• 第二章 房地產(chǎn)批量評(píng)估概述24-36
• 2.1 房地產(chǎn)批量評(píng)估的概念24-25
• 2.1.1 批量評(píng)估與單宗評(píng)估方法的區(qū)別24-25
• 2.2 房地產(chǎn)批量評(píng)估的理論基礎(chǔ)25-28
• 2.2.1 房地產(chǎn)估價(jià)理論與方法25-27
• 2.2.2 房地產(chǎn)批量評(píng)估方法的選擇27-28
• 2.3 房地產(chǎn)價(jià)格影響因素研究28-35
• 2.3.1 房地產(chǎn)價(jià)格影響因素分析29-32
• 2.3.2 房地產(chǎn)批量評(píng)估模型影響因素的選取32-33
• 2.3.3 房地產(chǎn)價(jià)格影響因素指標(biāo)的量化33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 房地產(chǎn)評(píng)估區(qū)域的劃分36-48
• 3.1 評(píng)估區(qū)域劃分的概念36
• 3.2 聚類分析理論概述36-42
• 3.2.1 聚類相關(guān)知識(shí)37
• 3.2.2 聚類分析常用的相似性度量37-40
• 3.2.3 聚類方法的選擇及步驟40-42
• 3.3 房地產(chǎn)評(píng)估區(qū)域的劃分42-47
• 3.3.1 房地產(chǎn)評(píng)估區(qū)域劃分的基本原則42
• 3.3.2 昆明市評(píng)估區(qū)域的劃分42-43
• 3.3.3 數(shù)據(jù)采集43
• 3.3.4 數(shù)據(jù)分析結(jié)果43-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第四章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)48-66
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述48-53
• 4.1.1 人工神經(jīng)元模型49-51
• 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行過程51-53
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型53-60
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)54-55
• 4.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法55-58
• 4.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)算法的局限性及改進(jìn)58-60
• 4.3 房地產(chǎn)批量評(píng)估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型60-64
• 4.3.1 BP網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)批量評(píng)估中應(yīng)用的可行性60-61
• 4.3.2 房地產(chǎn)批量評(píng)估流程設(shè)計(jì)61-62
• 4.3.3 房地產(chǎn)批量評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)62-64
• 4.4 基于MATLAB的房地產(chǎn)估價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)64-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第五章 房地產(chǎn)批量評(píng)估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型案例66-78
• 5.1 數(shù)據(jù)來源及處理66-69
• 5.2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程及結(jié)果69-75
• 5.2.1 傳統(tǒng)BP算法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程及結(jié)果70-71
• 5.2.2 改進(jìn)LM算法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程及結(jié)果71-75
• 5.3 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試檢驗(yàn)75-77
• 5.4 結(jié)果分析77
• 5.5 本章小結(jié)77-78
• 第六章 結(jié)論與展望78-80
• 6.1 結(jié)論78-79
• 6.2 創(chuàng)新與不足79
• 6.3 研究展望79-80
• 致謝80-82
• 參考文獻(xiàn)82-86
• 附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表論文目錄86-88
• 附錄B 西山區(qū)船房片區(qū)多層框架結(jié)構(gòu)住宅樣本數(shù)據(jù)88-92
• 附錄C 交易案例樣本數(shù)據(jù)92-96
• 附錄D 交易案例數(shù)據(jù)量化表96-99

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭文華;為合理計(jì)算不動(dòng)產(chǎn)稅立陶宛引入計(jì)算機(jī)化批量評(píng)估系統(tǒng)[J];國土資源情報(bào);2005年06期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭振華;我國房地產(chǎn)批量評(píng)估技術(shù)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)批量評(píng)估中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：503534