發(fā)布時間：2017-07-16 00:07

  本文關鍵詞：住宅房地產價格評估的空間型BP神經網絡模型

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【摘要】：住宅房地產價格與交通、環(huán)境等各類影響因子之間存在著非線性復雜關系,住宅價格的空間自相關性對住宅價格建模也有重要的影響�？紤]到住宅價格的空間自相關性,構建了3種空間型BP神經網絡模型,并利用遺傳算法(GA)進行模型訓練。第一種空間型模型的輸入層神經元為樣本坐標,第二種空間型模型的輸入層神經元為空間滯后向量,第三種空間型模型的輸入層神經元既包括樣本坐標也包括空間滯后向量。以武漢市為例進行實證分析,選取了2010年291個住宅價格樣本。實驗結果表明,空間型BP神經網絡模型的擬合精度優(yōu)于普通BP神經網絡模型及空間滯后模型,其中第三種空間型BP神經網絡模型效果最優(yōu),輸出結果與實際價格相關性達86.69%,均方根誤差明顯小于其他模型。
【作者單位】： 武漢大學資源與環(huán)境科學學院;武漢大學地理信息系統(tǒng)教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 住宅房地產價格評估 BP神經網絡 空間回歸 空間滯后向量 遺傳算法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41171312)
【分類號】：F299.23;TP183
【正文快照】： 住宅房地產價格評估建模涉及商服繁華度、道路通達度等諸多影響因素,住宅價格與其影響因子之間是一種復雜非線性關系。BP神經網絡模型可以自動地向樣本學習,將輸入和輸出之間的復雜關系分布存儲在神經元之間的連接權中,具有自組織、自適應、自學習、非線性映射能力等優(yōu)點,可同

【相似文獻】

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1 黃秉憲;;隨意運動控制與學習的多級神經網絡模型[J];國外醫(yī)學.生物醫(yī)學工程分冊;1988年02期

2 周常河,劉立人,王文江;高階神經網絡模型的一種光學實現(xiàn)結構[J];量子電子學;1992年01期

3 潘中良,陳光，

本文編號：546307