本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸的二手房批量評(píng)估模型應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著房地產(chǎn)投資和交易活動(dòng)的日益頻繁,房地產(chǎn)評(píng)估在房屋征收、房屋租賃、房屋拆遷、房地產(chǎn)抵押、房地產(chǎn)稅收、房地產(chǎn)資產(chǎn)核定等活動(dòng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。房地產(chǎn)評(píng)估根據(jù)評(píng)估對(duì)象的數(shù)量可分為單宗評(píng)估和批量評(píng)估。單宗評(píng)估是指對(duì)單獨(dú)一宗房地產(chǎn)的評(píng)估,而批量評(píng)估是指同時(shí)對(duì)一系列房地產(chǎn)的評(píng)估。目前,我國(guó)房地產(chǎn)評(píng)估主要采用市場(chǎng)比較法、收益法和成本法對(duì)房地產(chǎn)進(jìn)行單宗評(píng)估,但單宗評(píng)估的評(píng)估過(guò)程缺乏合理的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),評(píng)估結(jié)果有很強(qiáng)的主觀性;而引入GIS(地理信息系統(tǒng))、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等技術(shù)與方法的批量評(píng)估方法能改進(jìn)傳統(tǒng)的單宗評(píng)估方法。我國(guó)批量評(píng)估的研究和應(yīng)用大部分采用的是傳統(tǒng)的多元線性回歸方法,雖然不斷有學(xué)者采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法改進(jìn)評(píng)估模型,但大多停留在對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究上,采用新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法(如:隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等)的相關(guān)研究仍然相對(duì)欠缺,使得國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)評(píng)估的研究處于相對(duì)落后的水平。論文引入WebGIS和支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法改進(jìn)評(píng)估模型,力求提高評(píng)估數(shù)據(jù)的獲取效率、降低評(píng)估過(guò)程的主觀因素的干擾,從而增加評(píng)估的客觀性、透明度和準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)已往房地產(chǎn)評(píng)估的文獻(xiàn)進(jìn)行研究,總結(jié)影響房地產(chǎn)價(jià)格的特征變量和特征變量量化的方法,選取大量能使用客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行量化的特征變量用于構(gòu)建模型,使模型相對(duì)客觀準(zhǔn)確,運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的方法抓取安居客和搜房網(wǎng)的二手房數(shù)據(jù),通過(guò)百度地圖JavaScript API編寫(xiě)程序?qū)崿F(xiàn)批量地址解析、批量周邊查詢、批量距離查詢?nèi)N功能,高效便捷地獲取GIS數(shù)據(jù),最終以重慶市主城九區(qū)二手房中的普通住房為研究對(duì)象,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分組、篩選、歸一化處理和交叉檢驗(yàn)參數(shù)尋優(yōu)等步驟,選取41483個(gè)訓(xùn)練樣本建立基于支持向量回歸的二手房批量評(píng)估模型,并對(duì)13822個(gè)測(cè)試樣本進(jìn)行批量評(píng)估,發(fā)現(xiàn)所選樣本單價(jià)的取值范圍會(huì)影響評(píng)估的準(zhǔn)確率,樣本單價(jià)的取值范圍越大,評(píng)估的準(zhǔn)確率會(huì)降低,且論文所選取的特征變量和選擇的特征變量的量化方法能夠構(gòu)建出良好的批量評(píng)估模型,并能較準(zhǔn)確地對(duì)二手房進(jìn)行批量評(píng)估。
【關(guān)鍵詞】：二手房 批量評(píng)估 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) WebGIS 支持向量回歸
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F299.23
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景9
• 1.2 文獻(xiàn)綜述9-12
• 1.2.1 國(guó)外研究9-10
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究10-11
• 1.2.3 文獻(xiàn)評(píng)述11-12
• 1.3 研究目的、內(nèi)容及意義12-13
• 1.3.1 研究目的12
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.3.3 研究意義13
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線13-15
• 1.4.1 研究方法13
• 1.4.2 技術(shù)路線13-15
• 2 理論基礎(chǔ)15-25
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)15-18
• 2.1.1 基本原理15
• 2.1.2 工作流程與結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.3 集搜客組成結(jié)構(gòu)16
• 2.1.4 集搜客的工作原理16-18
• 2.2 WebGIS18-19
• 2.2.1 WebGIS定義18
• 2.2.2 WebGIS基本原理18
• 2.2.3 百度地圖API18-19
• 2.3 支持向量機(jī)19-22
• 2.3.1 VC維19
• 2.3.2 推廣性的界19
• 2.3.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化19-20
• 2.3.4 核函數(shù)20-21
• 2.3.5 支持向量回歸機(jī)21-22
• 2.3.6 支持向量機(jī)的優(yōu)勢(shì)22
• 2.4 批量評(píng)估方法22-23
• 2.4.1 基本原理22
• 2.4.2 操作步驟22-23
• 2.5 特征價(jià)格理論23-24
• 2.5.1 基本假設(shè)23
• 2.5.2 理論依據(jù)23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 3 房地產(chǎn)評(píng)估現(xiàn)狀分析25-29
• 3.1 研究界定25-26
• 3.1.1 評(píng)估對(duì)象25
• 3.1.2 評(píng)估分區(qū)25
• 3.1.3 價(jià)值時(shí)點(diǎn)25-26
• 3.2 房地產(chǎn)評(píng)估現(xiàn)狀26-27
• 3.3 研究問(wèn)題27
• 3.4 本章小結(jié)27-29
• 4 基于支持向量回歸的二手房批量評(píng)估的模型構(gòu)建29-43
• 4.1 特征變量的選取29-33
• 4.1.1 常用的特征變量29
• 4.1.2 區(qū)位特征選取29-30
• 4.1.3 建筑特征選取30-32
• 4.1.4 鄰里特征選取32-33
• 4.2 特征變量的量化33-37
• 4.2.1 區(qū)位特征的量化34-35
• 4.2.2 建筑特征的量化35-36
• 4.2.3 鄰里特征的量化36-37
• 4.3 基于MATLAB的模型構(gòu)建37-40
• 4.3.1 數(shù)據(jù)分組38
• 4.3.2 數(shù)據(jù)篩選38
• 4.3.3 數(shù)據(jù)的歸一化處理38
• 4.3.4 交叉驗(yàn)證參數(shù)尋優(yōu)38-40
• 4.3.5 建立模型40
• 4.4 本章小結(jié)40-43
• 5 數(shù)據(jù)獲取43-71
• 5.1 房地產(chǎn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)43-63
• 5.1.1 安居客二手房數(shù)據(jù)44-55
• 5.1.2 搜房網(wǎng)數(shù)據(jù)55-63
• 5.2 GIS數(shù)據(jù)63-68
• 5.2.1 批量地址解析63-64
• 5.2.2 批量周邊查詢64-66
• 5.2.3 批量距離查詢66-68
• 5.3 本章小結(jié)68-71
• 6 實(shí)例分析71-79
• 6.1 數(shù)據(jù)分組71-72
• 6.2 數(shù)據(jù)篩選72-73
• 6.3 數(shù)據(jù)的歸一化處理73-75
• 6.4 交叉驗(yàn)證參數(shù)尋優(yōu)75
• 6.5 建立基于SVR的批量評(píng)估模型75-76
• 6.6 批量評(píng)估結(jié)果76-77
• 6.7 本章小結(jié)77-79
• 7 結(jié)論與展望79-81
• 7.1 結(jié)論79
• 7.2 展望79-81
• 致謝81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 附錄87-109

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 周詠馨,儲(chǔ)俊華;我國(guó)房地產(chǎn)評(píng)估市場(chǎng)的規(guī)范問(wèn)題[J];城市開(kāi)發(fā);2003年01期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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2 宋留強(qiáng);宋星慧;;知識(shí)管理、信息化與房地產(chǎn)評(píng)估咨詢企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力、核心能力建設(shè)[A];房地產(chǎn)咨詢論文集[C];2011年

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4 韓桂芹;吳小鋒;;淺談信息化時(shí)代下的房地產(chǎn)評(píng)估行業(yè)[A];中國(guó)房地產(chǎn)估價(jià)師與房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人學(xué)會(huì)2011年年會(huì)論文集[C];2011年

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6 聶燕軍;;專業(yè)化基礎(chǔ)上的有限多元化——兼談?lì)檰?wèn)業(yè)務(wù)的探索[A];房地產(chǎn)咨詢論文集[C];2011年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 記者 黃明;吉林撤銷30家房地產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)[N];工人日?qǐng)?bào);2001年

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4 朱秋戌 主任記者 張愛(ài)桐;房地產(chǎn)評(píng)估工作有新發(fā)展[N];錦州日?qǐng)?bào);2008年

5 記者 譚建偉;市房地產(chǎn)評(píng)估發(fā)展中心揭牌[N];深圳特區(qū)報(bào);2011年

6 劉正 程祥;什么是房地產(chǎn)評(píng)估[N];北方經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào);2002年

7 深圳市融澤源資產(chǎn)評(píng)估有限公司 周兵;論國(guó)企改制中的房地產(chǎn)評(píng)估[N];中國(guó)房地產(chǎn)報(bào);2004年

8 微言;房地產(chǎn)評(píng)估往何處去？[N];中國(guó)工商報(bào);2001年

9 趙丹丹 楊文靜;房地產(chǎn)評(píng)估惡性競(jìng)爭(zhēng)影響行業(yè)發(fā)展[N];中國(guó)國(guó)土資源報(bào);2006年

10 本報(bào)記者　 楊之汀;寧夏房地產(chǎn)評(píng)估市場(chǎng)亟待規(guī)范[N];華興時(shí)報(bào);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉丹;大連市房地產(chǎn)評(píng)估監(jiān)管問(wèn)題及對(duì)策研究[D];大連理工大學(xué);2013年

2 郭海燕;模糊數(shù)學(xué)在房地產(chǎn)評(píng)估市場(chǎng)法中的應(yīng)用研究[D];云南財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

3 楊波;新疆馳遠(yuǎn)天合房地產(chǎn)評(píng)估公司核心競(jìng)爭(zhēng)力研究[D];新疆大學(xué);2015年

4 周怡靜;DX公司房地產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型研究[D];華東理工大學(xué);2016年

5 章峗;基于大數(shù)據(jù)背景下房地產(chǎn)評(píng)估市場(chǎng)比較法研究[D];浙江財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

6 朱思寧;我國(guó)房地產(chǎn)評(píng)估中介機(jī)構(gòu)的企業(yè)規(guī)范化發(fā)展研究[D];重慶理工大學(xué);2015年

7 蔡攀;房地產(chǎn)評(píng)估方法比較研究[D];蘇州大學(xué);2015年

8 郭師南;房地產(chǎn)評(píng)估中成本法的改進(jìn)[D];暨南大學(xué);2016年

9 宋祖杰;基于支持向量回歸的二手房批量評(píng)估模型應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2016年

10 謝德;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究[D];武漢大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸的二手房批量評(píng)估模型應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：494161