基于RS-ANN模型的住宅类房地产估价市场比较法的改进研究

发布时间：2018-08-26 12:20

【摘要】：本文首先对国内外房地产估价的研究现状进行总结、概括,然后从房地产价格的形成条件、特征、影响因素以及房地产估价的基本理论入手分析,在阐述房地产估价基本理论的基础上,对房地产基本估价方法进行总结分析。重点对粗糙集理论以及人工神经网络理论进行详细论述,从粗糙集的基本理论入手,对信息系统的知识约简算法和连续属性的离散化方法进行系统的论述,主要用于对原始数据的处理。从人工神经网络的基础原理入手,深入论述其结构及特点的基础上,对BP网络模型的基本思想及算法进行系统的论述。在分析市场比较法目前存在的不足的基础上,论证了RS-ANN技术对于改进上述不足引入房地产估价的可行性,构建基于RS-ANN的房地产估价模型。意在将RS(粗糙集)强大的数据处理功能和ANN(人工神经网络)科学的网络优化预测功能相结合,实现优势互补,在减少主观判断以及估价时间的基础上为正确的房地产估价提供有效的理论与实践基础。最后用实际案例去验证所提出模型的优越性。
[Abstract]:In this paper, the current situation of real estate valuation at home and abroad is summarized, and then the formation conditions, characteristics, influencing factors and the basic theory of real estate valuation are analyzed. On the basis of expounding the basic theory of real estate valuation, this paper sums up and analyzes the basic evaluation method of real estate. The rough set theory and artificial neural network theory are discussed in detail. From the basic theory of rough set, the knowledge reduction algorithm of information system and the discretization method of continuous attributes are discussed systematically. Mainly used for the processing of raw data. Based on the basic principle of artificial neural network and its structure and characteristics, this paper systematically discusses the basic idea and algorithm of BP network model. Based on the analysis of the shortcomings of the market comparison method, this paper demonstrates the feasibility of introducing the RS-ANN technology into the real estate valuation to improve the above deficiencies, and constructs the real estate valuation model based on RS-ANN. The purpose of this paper is to combine the powerful data processing function of RS (rough set) with the scientific network optimization and prediction function of ANN (artificial Neural Network) to realize the complementary advantages. On the basis of reducing subjective judgment and evaluation time, it provides an effective theoretical and practical basis for correct real estate valuation. Finally, the superiority of the proposed model is verified by an actual case.
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F293.33;TP18

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本文编号：2204852