房地产税开征背景下商业房地产价格估算——基于改进的粒子群算法

发布时间：2018-01-21 16:28

  本文关键词： 房产税 房地产估价 灰色关联理论 改进的粒子群算法 神经网络 商业房地产　出处：《中南财经政法大学学报》2014年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对房地产的准确估价是开征房产税的基本前提,寻求和采用准确性高、成本低的房价评估方法是非常必要的。针对普通的商业房产地估价问题的复杂性,融合灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法的优势,本文提出了一种新的商业房产地估价模型——基于灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法集成的商业房产地估价模型。首先利用灰色关联理论求得影响商业房产地价格的主要因素,从而优化BP神经网络的输入变量;然后利用模拟细菌行为改进的粒子群算法优化BP神经网络初始权重和阈值。该方法能有效地提高普通BP算法对非线性问题的处理能力,同时也提高了普通BP算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。本文选取湖南某市进行实证研究表明,新的估价方法能较准确地估测商业房地产的价格,在商业房地产估价中具有较好的应用前景。
[Abstract]:The accurate appraisal of real estate is the basic premise of levying real estate tax. It is very necessary to seek and adopt the method of house price evaluation with high accuracy and low cost. Combining the advantages of grey correlation theory, particle swarm optimization algorithm and neural network algorithm, a new commercial real estate land valuation model based on grey correlation theory is proposed in this paper. Based on the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm and neural network algorithm, the commercial real estate land valuation model is integrated. Firstly, the main factors affecting the commercial real estate price are obtained by using the grey correlation theory. In order to optimize the input variables of BP neural network; Then the improved particle swarm optimization algorithm is used to optimize the initial weight and threshold of BP neural network, which can effectively improve the ability of common BP algorithm to deal with nonlinear problems. At the same time, it also improves the convergence speed of the common BP algorithm and the ability of searching the global optimal value. This paper selects a city in Hunan to carry on the empirical research, the new valuation method can estimate the commercial real estate price more accurately. It has a good application prospect in commercial real estate evaluation.
【作者单位】： 中南大学公共管理学院;湖南城市学院城市管理学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目“地方政府融资平台债务风险研究:模糊评价、仿真预警与动态控制”(71103060) 湖南省科技厅科技项目“面向人工智能的住宅地产估价系统研发与应用”(2012GK3068) 湖南省社会科学基金资助项目“基于粗糙集遗传神经网络的建筑工程估价方法研究”(11JD10)
【分类号】：F812.42;F299.233.4
【正文快照】： 一、引言与文献综述2011年,重庆和上海先后试点开征房产税,这意味着我国的房地产税从理论研究阶段正式走向实际操作阶段。随着房地产税的全面展开,房地产价格的准确估算成了一项十分重要的基础性工作。如果房产税在我国全面铺开,那么对房地产税税基的快速准确地估算必将成为一

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 揣小伟;黄贤金;许益林;;农村集体建设用地基准地价初步研究——以安徽省良玉村为例[J];经济地理;2012年02期

2 潘华;乐云;李永奎;郁伟峰;;神经网络在工业厂房造价估算中的应用研究[J];计算机仿真;2010年08期

3 唐红;范如君;;房地产估价的模糊评价模型及其应用[J];科技创业月刊;2008年07期

4 金晓斌;张鸿辉;周寅康;;农用地定级综合评价中权重系数确定方法探讨[J];南京大学学报(自然科学版);2008年04期

5 秦育华;易美超;;建筑工程造价的模糊神经网络确定[J];计算机仿真;2012年06期

6 刘婧;叶青;;采用BP和RBF神经网络的厦门市工程造价预测模型[J];华侨大学学报(自然科学版);2013年05期

7 江丽丽;;一种基于多造价信息合理约束的工程造价模型优化[J];科技通报;2013年10期

8 景晨光;段晓晨;;基于遗传神经网络的工程造价估算方法研究[J];石家庄铁道大学学报(社会科学版);2010年04期

9 唐加冕;梁海军;;模糊理论在房地产评估领域的应用探析[J];商业时代;2011年01期

10 朱晓伟;李文驹;;城市房地产项目造价的预测模型[J];统计与决策;2010年14期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 李孜军;灰色系统基本方法及其在矿井通风中的应用[J];四川有色金属;1996年03期

2 彭建政;何广杰;周灵源;;灰色聚类方法在建筑结构鉴定中的应用[J];四川建筑科学研究;2005年06期

3 梁本亮;刘建新;;基于灰色关联的混凝土结构耐久性影响因子分析[J];四川建筑科学研究;2009年04期

4 杨攀;张宇;;灰色控制系统理论在火灾预测中的应用[J];安防科技;2006年03期

5 项伟;周加来;;安徽省县域经济与市域经济的时空耦合协调发展研究[J];安徽广播电视大学学报;2010年03期

6 程亮;;有限结荚习性大豆单株产量与主要农艺性状的灰色关联度分析[J];山东农业科学;2009年08期

7 孙洪美;焦传兵;李永胜;张蒙蒙;臧德奎;;山东省紫薇品种观赏价值的灰色评价[J];山东农业科学;2011年04期

8 刘国璧;袁宏俊;孙群;孟涛;;基于模糊神经网络的刘翔110m栏成绩预测[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2011年01期

9 潘友仙;过建春;;海南中部地区农民收入的实证分析[J];安徽职业技术学院学报;2008年02期

10 肖懿群,唐家驹;灰色预测超前质量控制[J];安徽机电学院学报(自然科学版);1997年01期

相关会议论文 前10条

1 高秀清;;北京郊区功能性分区与生态环境建设指标定位探究[A];第十三届中国科协年会第17分会场——城乡一体化与“三农”创新发展研讨会论文集（下）[C];2011年

2 翟玉顺;;临川县小麦生产的气候条件分析[A];青年生态学者论丛（一）[C];1991年

3 施式亮;伍爱友;;GM(1，1)模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用[A];中国职业安全健康协会2007年学术年会论文集[C];2007年

4 郑作亚;卢秀山;陈永奇;;附有指数系数的灰色模型及其在实时GPS卫星钟差预报中的应用研究[A];中国测绘学会第九次全国会员代表大会暨学会成立50周年纪念大会论文集[C];2009年

5 刘静;;消防指挥决策灰色关联分析方法研究[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集（四）[C];2007年

6 张欣海;李智毅;王建锋;;灰色聚类方法在山区城市环境地质质量评价中的应用[A];第四届全国工程地质大会论文选集（三）[C];1992年

7 敖文波;夏斌;胡光道;;模糊综合评判在航空伽玛能谱参数解释评价中的应用[A];泛珠三角港澳台地区地球物理研讨平台成立暨首届学术交流会论文集[C];2009年

8 梅波;;三比值法与灰关联分析法在色谱分析技术中的运用[A];贵州省电机工程学会2010年优秀论文集[C];2010年

9 蔡求源;崔斌;乔辉;;气象因子对万寿西宫子站周边空气质量影响的灰色关联分析[A];中国环境保护优秀论文集（2005）（上册）[C];2005年

10 胡永梅;;灰色系统GM(1,1)模型在煤矿瓦斯涌出量预测中的应用[A];节能减排论坛——福建省科协第八届学术年会卫星会议论文专刊[C];2008年

相关博士学位论文 前10条

1 曲建军;基于提速线路TQI的轨道不平顺预测与辅助决策技术的研究[D];北京交通大学;2011年

2 马永俊;现代乡村生态系统演化与新农村建设研究[D];中南林业科技大学;2007年

3 黄光东;基于智能算法的滑坡稳定性建模与分析[D];中国地质大学（北京）;2011年

4 魏晋宏;预测控制在工业生产过程中的应用研究[D];太原理工大学;2011年

5 雷军;宜万铁路施工期隧道岩溶突水地质灾害形成规律与危险性评估方法研究[D];北京交通大学;2011年

6 杨力;基于小样本数据的矿井瓦斯突出风险评价[D];中国科学技术大学;2011年

7 赵俊;结构健康监测中的测点优化布置方法研究[D];暨南大学;2011年

8 冯启高;农业机械化系统分析及智能决策支持系统研究[D];江苏大学;2011年

9 罗文柯;上覆巨厚火成岩下煤与瓦斯突出灾害危险性评估与防治对策研究[D];中南大学;2010年

10 李振霞;沥青路面复合基层结构与材料研究[D];长安大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 刘文伍;杉木树矿井瓦斯地质规律及瓦斯预测研究[D];河南理工大学;2010年

2 黄丹;郑州市区深部地热资源水利用优化配置[D];河南理工大学;2010年

3 王宇轩;电子信箱的可用性实验研究[D];浙江理工大学;2010年

4 李科;地下工程结构耐久性分析与评价[D];郑州大学;2010年

5 叶公伟;基于模糊优选的PPP项目特许权决策模拟研究[D];大连理工大学;2010年

6 井锋;大连市水资源系统恢复力评价研究[D];辽宁师范大学;2010年

7 李新艳;企业持续成长评价研究[D];辽宁工程技术大学;2009年

8 庞大芳;通风系统优化改造技术及其在屯兰矿的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2008年

9 雷康;软土路基沉降的组合预测方法研究[D];长沙理工大学;2010年

10 孟晓凤;基于FLAC~(3D)的水工结构工程施工期、运行期安全评价案例[D];长沙理工大学;2010年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 职青云;;对规范集体建设用地流转的思考[J];安徽农业科学;2007年15期

2 孙勇;刘允延;;神经网络在工程估价中的应用[J];北京建筑工程学院学报;2006年03期

3 周双喜;郑智;鲁宗相;戴剑锋;王淼;;基于多种群遗传算法的无功规划[J];电力系统及其自动化学报;2007年06期

4 施建刚,黄耀明;基于模糊数学的房地产评估实务[J];东南大学学报(哲学社会科学版);2002年S2期

5 罗楠;朱业玉;杜彩月;;支持向量机方法在电力负荷预测中的应用[J];电网技术;2007年S2期

6 郑周练,邓绍江,高师娴,谭德精,钟凯玲;建筑工程造价的模糊确定[J];重庆大学学报(自然科学版);2001年01期

7 彭光金;俞集辉;韦俊涛;杨光;;特征提取和小样本学习的电力工程造价预测模型[J];重庆大学学报;2009年09期

8 张永利;张颖;;基于贴近度的农用地定级模糊聚类分析[J];广东土地科学;2006年01期

9 冯子平;论房地产价格评估的发展趋势及其标准化体系的建立[J];中国房地产;1995年04期

10 许谦;确定模糊评价综合因素权重的一个方法[J];大学数学;2005年01期

相关博士学位论文 前1条

1 刘彦鹏;蚁群优化算法的理论研究及其应用[D];浙江大学;2007年

相关硕士学位论文 前4条

1 沈良峰;房地产估价基本方法参数的改进研究[D];中南大学;2003年

2 卫新东;农民集体所有建设用地使用权流转价格研究[D];长安大学;2005年

3 杨勇;集体建设用地价格形成机制研究[D];四川大学;2006年

4 王政兴;论农民集体建设用地使用权出让金、租金的优先保护[D];内蒙古大学;2008年

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王学东;项目融资:商业房地产融资的发展方向[J];中国投资;2004年06期

2 袁锐;商业房地产投资的商业区域分析[J];商业时代;2005年21期

3 张伟民;;商业房地产营销新理念[J];市场论坛;2006年02期

4 赵旭;;商业房地产项目融资风险的模糊综合评价[J];湖南城市学院学报;2006年01期

5 ;商业地产将进入专业时代[J];大视野;2006年06期

6 李佳鹏;;去年全球商业房地产直接投资达7590亿美元[J];广西城镇建设;2008年03期

7 刘立霞;;商业房地产投资风险及防范策略[J];商场现代化;2006年10期

8 王瑞玲;邓晓t，

本文编号：1451987