隨著城市化發(fā)展,我國房地產(chǎn)市場發(fā)展迅速,出現(xiàn)了大量的消費、投資等交易活動。其中,住宅類房地產(chǎn)是房地產(chǎn)市場的熱點,占據(jù)了最大的開發(fā)投資比重。房價的快速上漲引發(fā)的種種矛盾引起了社會各界的廣泛關注,要求對房地產(chǎn)價格進行客觀準確的評估,從而使人們準確把握房地產(chǎn)價格及其走勢。然而傳統(tǒng)的房地產(chǎn)評估方法耗費大量人力物力,速度慢、主觀性強,無法滿足房地產(chǎn)市場中大量的交易與價格評估需求,此外,由于房地產(chǎn)自身所固有的特殊屬性,影響房地產(chǎn)價格的特征因素數(shù)據(jù)信息很繁雜,不僅包括定性數(shù)據(jù)因素,還包括定量數(shù)據(jù)因素。要對這些發(fā)生交易的房地產(chǎn)的數(shù)據(jù)信息進行有效的利用,必須要對它們進行搜集、整理以及有效的存儲。因此,對傳統(tǒng)的方法進行改進,或尋找更加科學的評估方法來研究房地產(chǎn)價值評估具有重要的理論意義和實踐意義。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種功能強大、應用廣泛的機器學習算法,它的自適應性、非線性和大規(guī)模并行處理能力使其能夠大量減少人力物力,高效率地處理非線性問題,降低主觀隨意性,從而能夠在房地產(chǎn)評估中發(fā)揮有效作用。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)價值評估主要是在傳統(tǒng)方法的理論基礎上,通過計算機來搜集處理大量的數(shù)據(jù)信息,找到房地產(chǎn)評估與其影響... 

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 房地產(chǎn)評估的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用現(xiàn)狀
        1.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)評估中的應用
    1.3 研究內容與方法
        1.3.1 研究內容與思路
        1.3.2 研究方法與技術路線
    1.4 預期的成果和可能的創(chuàng)新點
        1.4.1 預期成果
        1.4.2 可能的創(chuàng)新點
第2章 房地產(chǎn)評估的相關理論與方法
    2.1 房地產(chǎn)評估的基本理論
        2.1.1 房地產(chǎn)的概念及房地產(chǎn)的價格
        2.1.2 房地產(chǎn)的分類
        2.1.3 居住房地產(chǎn)的類型及特點
    2.2 房地產(chǎn)評估的方法
        2.2.1 房地產(chǎn)評估常用的方法及其適用范圍
        2.2.2 居住房地產(chǎn)的估價方法及優(yōu)缺點
    2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論
        2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念與特點
        2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)評估中的可行性
        2.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)評估中的優(yōu)越性
    2.4 本章小結
第3章 房地產(chǎn)價值評估指標體系構建
    3.1 房地產(chǎn)價格的影響因素
        3.1.1 政策因素
        3.1.2 經(jīng)濟因素
        3.1.3 人口因素
        3.1.4 環(huán)境因素
        3.1.5 區(qū)位因素
        3.1.6 實體因素
        3.1.7 心理因素及其他
    3.2 居住房地產(chǎn)價值評估指標體系
        3.2.1 居住房地產(chǎn)價值評估關鍵影響因素指標集
        3.2.2 指標體系量化
        3.2.3 歸一化和同趨勢化處理
    3.3 學區(qū)房價值評估指標體系優(yōu)化
        3.3.1 學區(qū)房的成因與社會效應
        3.3.2 學區(qū)房的指標優(yōu)化
    3.4 本章小結
第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)評估模型構建
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        4.1.1 神經(jīng)元模型
        4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
        4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習機制
        4.1.4 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡的計算原理
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的設計
        4.2.1 輸入層和輸出層的設計
        4.2.2 隱含層的設計
        4.2.3 網(wǎng)絡結構參數(shù)的確定
    4.3 MATLAB對房地產(chǎn)評估BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的實現(xiàn)
    4.4 本章小結
第5章 實證研究
    5.1 數(shù)據(jù)搜集與處理
        5.1.1 數(shù)據(jù)的搜集
        5.1.2 數(shù)據(jù)分析與處理
    5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練
        5.2.1 數(shù)據(jù)輸入與整理
        5.2.2 模型的初步訓練
        5.2.3 模型的檢驗
    5.3 模型優(yōu)化
        5.3.1 隱含層數(shù)的優(yōu)化
        5.3.2 隱含層節(jié)點數(shù)的優(yōu)化
        5.3.3 傳遞函數(shù)的優(yōu)化
        5.3.4 訓練函數(shù)的選取
        5.3.5 指標體系優(yōu)化
    5.4 模型結果與交叉檢驗
        5.4.1 模型結果
        5.4.2 五折交叉檢驗
    5.5 本章小結
第6章 研究成果和結論
參考文獻
附表A
附表B
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于多元線性回歸分析法的房地產(chǎn)價格評估[J]. 仲小瑾.  商業(yè)時代. 2014(36)
[3]層次分析法在房地產(chǎn)估價市場比較法中的改進[J]. 鄭淑琴.  現(xiàn)代經(jīng)濟信息. 2014(11)
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[6]基于GIS的房地產(chǎn)市場比較法評估模型研究[J]. 王秀麗,李恒凱,劉小生.  中國土地科學. 2011(10)
[7]模糊理論在房地產(chǎn)評估領域的應用探析[J]. 唐加冕,梁海軍.  商業(yè)時代. 2011(01)
[8]基于模糊數(shù)學的房地產(chǎn)估價方法研究[J]. 李偉.  山西建筑. 2010(02)
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城市軌道交通沿線房地產(chǎn)價值評估方法研究[D]. 任世杰.北京交通大學 2015
[3]BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)批量評估中的應用研究[D]. 李菊.昆明理工大學 2015
[4]對傳統(tǒng)住宅房地產(chǎn)價格評估方法的改進研究[D]. 王積振.首都經(jīng)濟貿易大學 2015
[5]基于市場法的房地產(chǎn)評估指標體系研究分析[D]. 鄭皓文.西南財經(jīng)大學 2014
[6]基于成本法的房地產(chǎn)評估案例研究[D]. 余培.西南財經(jīng)大學 2014
[7]基于支持向量機回歸的房地產(chǎn)批量估價模型研究[D]. 郭志強.暨南大學 2013
[8]市場比較法的灰色模糊建模及其應用[D]. 任文娟.昆明理工大學 2013
[9]基于RS-ANN模型的住宅類房地產(chǎn)估價市場比較法的改進研究[D]. 張笑.東北林業(yè)大學 2013
[10]基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的住宅房價格分析研究[D]. 胡為堯.南京信息工程大學 2011



本文編號：3690394