基于神经网络的北京市二手住宅价格评估研究

发布时间：2020-07-07 14:01

【摘要】：我国的改革开放事业已经有条不紊的进行了四十周年,在此期间,国内经济得到了快速发展,与此同时,房地产业也随着改革开放的不断深入以及经济的快速发展而不断繁荣向前。近年来,房产行业的二手住宅交易活动频繁进行,这增加了对房产价格评估的市场需求。对二手住宅价格进行有效的评估不仅事关公民公平交易权益的合法维护,同时,还关乎中国房地产市场的健康运行。目前,国内对于二手住宅的评估还处于计较初级的阶段,大多依赖于房产价格评估师的个人经验,但这一主观评估机制缺乏一定的评估依据,容易带来较大的房价误差。基于此,本文采用建模的方法对二手住宅价格进行定量评估,以期为建立一个更加科学、严谨的二手住宅价格评估体系提供新的思路。本文首先对北京市房产市场近年来的发展状况进行分析,相对应的选取住宅价格评估指标并建立了评估体系,并对北京市2017年至2018年的二手住宅交易资料进行了采集,借鉴国外先进房产价格评估理论——特征价格理论,从消费者对住宅特征的需求角度理解房价,运用R Studio软件建立了基于反向传播神经网络算法的二手住宅价格评估模型,将通过检验的反向传播神经网络模型和传统多元线性回归模型进行实证对比分析,结果表明反向传播神经网络算法具有较高的精确度,在房产价格评估方面具有一定的有效性,可以进行更近一步的推广应用。
【学位授予单位】：兰州财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F299.23
【图文】：

图 2.1 产品特征价格曲线 图 2.2 特征隐含价格曲线2 人工神经网络算法理论基础2.1 生物神经元在人类系统的结构和功能单位之中，神经元是最基本的元素，也是脑组织小的处理单元。当大脑受到外界的刺激时，各个神经元之间能够感知到环境化，产生不同的连续变化，并将接受到的信息传递给其他的神经元，从而形脑的自适应学习过程。就人类而言，神经元的基本组成要素由细胞核、细胞体突和轴突末端构成，各神经元之间由化学物质形成电流传递信息，在如图示：

图 2.1 产品特征价格曲线 图 2.2 特征隐含价格曲线2 人工神经网络算法理论基础2.1 生物神经元在人类系统的结构和功能单位之中，神经元是最基本的元素，也是脑组织小的处理单元。当大脑受到外界的刺激时，各个神经元之间能够感知到环境化，产生不同的连续变化，并将接受到的信息传递给其他的神经元，从而形脑的自适应学习过程。就人类而言，神经元的基本组成要素由细胞核、细胞体突和轴突末端构成，各神经元之间由化学物质形成电流传递信息，在如图示：

图 2.1 产品特征价格曲线 图 2.2 特征隐含价格曲线人工神经网络算法理论基础1 生物神经元人类系统的结构和功能单位之中，神经元是最基本的元素，也是脑处理单元。当大脑受到外界的刺激时，各个神经元之间能够感知到产生不同的连续变化，并将接受到的信息传递给其他的神经元，从自适应学习过程。就人类而言，神经元的基本组成要素由细胞核、细轴突末端构成，各神经元之间由化学物质形成电流传递信息，在如

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本文编号：2745202