本文關鍵詞：GA-LM算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在延安市城區(qū)基準地價更新中的應用研究

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【摘要】：基準地價是政府宏觀調(diào)控土地市場的重要手段，地價的確定對一個城市的經(jīng)濟發(fā)展乃至民生具有十分重要的意義。由于地價影響因素眾多，，每個影響因素權重的確定以及基準地價評價模型的選擇具有很大的主觀性、經(jīng)驗性與不確定性，傳統(tǒng)的地價評估方法往往費時費力、智能化以及功能化程度低。因此另辟蹊徑，研究新的評估模型對解決現(xiàn)階段基準地價更新工作中的問題具有一定借鑒與參考價值。 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡作為人工網(wǎng)絡的核心部分，由于具有獨特的學習能力和信息并行分布處理的優(yōu)勢，被廣泛應用于各行各業(yè)的研究領域中。神經(jīng)網(wǎng)絡非常適合解決主觀性強同時智能化低的多影響因素下的不精確、信息模糊性問題，這就決定了B-P神經(jīng)網(wǎng)絡應用于基準地價更新的可行性與合理性。由于B-P神經(jīng)網(wǎng)絡本身也具有一定缺陷，如何對其進行改進，并能成功地解決實際應用問題也是相關領域的研究熱點。 本文在深入分析基準地價影響因素、評價模型的基礎上，從遺傳算法和Levenberg-Marquardt算法的特點和計算過程出發(fā)，嘗試性地研究了一種基于遺傳算法和Levenberg-Marquardt算法相結合改進B-P神經(jīng)網(wǎng)絡的基準地價評估方法，分析論證了所提方法的合理性與可行性，并將其成功應用到延安市城區(qū)基準地價評估的實際工作中。
【關鍵詞】：GA-LM算法 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡 基準地價更新 延安市
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P208;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 引言8-9
• 1.2 研究背景和研究意義9-12
• 1.2.1 國外基準地價研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 我國基準地價研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究內(nèi)容以及技術路線12-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容12
• 1.3.2 研究方法和技術路線12-15
• 第二章 基準地價評估理論15-22
• 2.1 基準地價概述15-16
• 2.1.1 基準地價概念15
• 2.1.2 基準地價更新及其必要性15-16
• 2.1.3 基準地價更新的原則16
• 2.2 基準地價更新流程16-18
• 2.3 基準地價評估方法18-20
• 2.3.1 傳統(tǒng)基準地價評估方法18-19
• 2.3.2 數(shù)學模型在基準地價評估中的應用19-20
• 2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡在基準地價評估中的優(yōu)勢20-22
• 第三章 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進22-42
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡22-27
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的概述22-23
• 3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型23-27
• 3.2 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡27-33
• 3.2.1 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡結構28-29
• 3.2.2 B-P 算法原理29-32
• 3.2.3 B-P 算法的步驟32-33
• 3.3 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡的缺陷33-34
• 3.4 L-M 算法改進標準 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡34-37
• 3.4.1 Levenberg-Marquardt 算法概述34-35
• 3.4.2 L-M 算法結構35-36
• 3.4.3 L-M 算法具體步驟36-37
• 3.5 GA 算法優(yōu)化 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡37-42
• 3.5.1 遺傳算法簡介37
• 3.5.2 遺傳算法的結構37-39
• 3.5.3 遺傳算法具體步驟39-40
• 3.5.4 遺傳算法與 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡的融合40-42
• 第四章 基于 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡的基準地價評估模型實例42-65
• 4.1 研究區(qū)概況42-43
• 4.1.1 地理位置與歷史沿革42
• 4.1.2 自然環(huán)境條件42
• 4.1.3 社會經(jīng)濟條件42-43
• 4.2 基于 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡的城鎮(zhèn)基準地價評估思路43-45
• 4.3 城鎮(zhèn)基準地價影響因素的分級與量化處理45-50
• 4.3.1 商服繁華度46-47
• 4.3.2 交通條件47-48
• 4.3.3 基礎設施狀況48-49
• 4.3.4 年租金49-50
• 4.4 基于 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡的土地估價模型的建立50-65
• 4.4.1 數(shù)據(jù)的采集和預處理50-53
• 4.4.2 模型構架和參數(shù)選取53-56
• 4.4.3 LM 算法改進 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡56-58
• 4.4.4 GA 算法優(yōu)化 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡權值、閾值58-59
• 4.4.5 改進的 B-P 神經(jīng)網(wǎng)絡基準地價評估模型59-65
• 第五章 結論65-66
• 5.1 論文總結65
• 5.2 存在的問題以及展望65-66
• 參考文獻66-69
• 致謝69

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 周德華;李婧;王俊亮;;論基準地價更新與城市發(fā)展[J];安徽地質(zhì);2007年02期

2 劉晉鋼,韓燮,李華玲;BP神經(jīng)網(wǎng)絡改進算法的應用[J];華北工學院學報;2002年06期

3 陳龍;于盛林;;遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬電路故障診斷中的應用[J];計算機仿真;2007年09期

4 高文志;人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展、研究內(nèi)容及應用綜述[J];山東電子;1998年04期

5 葉斌,雷燕;關于BP網(wǎng)中隱含層層數(shù)及其節(jié)點數(shù)選取方法淺析[J];商丘職業(yè)技術學院學報;2004年06期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 吳令;基于GA-NN和不可逆熱力學的鋼中氧化物夾雜預報模型[D];東北大學　;2009年

本文編號：983700