本文關(guān)鍵詞：基于ACO-LS-SVM的房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估研究　出處：《工程管理學(xué)報(bào)》2013年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 房地產(chǎn)估價(jià) 蟻群算法 最小二乘支持向量機(jī)

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)房地產(chǎn)估價(jià)方法存在較大主觀隨意性等問題,通過對(duì)最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)模型用于房地產(chǎn)估價(jià)的優(yōu)缺點(diǎn)分析,針對(duì)其參數(shù)選取問題提出了運(yùn)用蟻群算法(ACO)進(jìn)行優(yōu)化,經(jīng)整合建立了基于蟻群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)(ACO-LS-SVM)的房地產(chǎn)估價(jià)模型。給出了模型的估價(jià)算法步驟,并采用Matlab軟件編程,以訓(xùn)練樣本為基礎(chǔ),用測(cè)試樣本檢驗(yàn)了模型用于商品住宅價(jià)格評(píng)估的準(zhǔn)確性、有效性和可行性。
[Abstract]:In order to solve the problem of subjective randomness in traditional real estate valuation method, the advantages and disadvantages of the LS-SVM model are analyzed by using the least square support vector machine (LS-SVM) model. An ant colony algorithm (ACO) is proposed to optimize its parameters. The real estate valuation model based on the ant colony algorithm optimization (LS-SVM) is established, and the steps of the evaluation algorithm are given. The Matlab software is used to program, based on the training sample, the accuracy, validity and feasibility of using the model to evaluate the commodity housing price are tested with the test sample.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)建設(shè)工程學(xué)部;
【分類號(hào)】：F293.3;F224
【正文快照】： 房地產(chǎn)價(jià)格構(gòu)成復(fù)雜,形成過程中影響因素眾多且具有較大的隨機(jī)波動(dòng)性,因此采用科學(xué)、有效的定價(jià)方法就顯得尤為重要。目前我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)中常用的幾種估價(jià)方法包括成本法、收益法和市場(chǎng)比較法[1]。然而這些方法都存在一些不足,如市場(chǎng)比較法在選擇可比實(shí)例時(shí)過于簡(jiǎn)單粗糙,系數(shù)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：1411718