基于BP神经网络的城市轨道交通沿线房地产价值评估方法研究

发布时间：2017-04-20 08:07

  本文关键词：基于BP神经网络的城市轨道交通沿线房地产价值评估方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：“十二五”期间,我国城市轨道交通建设得到迅猛发展。城市轨道交通作为城市重要的交通方式之一,具有高效、安全、舒适的特点。城市轨道交通外部效益显著,对沿线房地产价值有着明显的影响作用。近年来,“地铁房”等城市轨道交通沿线房地产逐渐成为社会民生关注的热点,因而对城市轨道交通沿线房地产价值的评估是非常重要的。传统评估方法由于其自身的局限性,可能导致对沿线房地产价值评估结果的不准确。针对城市轨道交通沿线房地产自身的特殊性,探讨如何采取有效的评估方法对轨道交通沿线房地产价值进行准确评估变得越来越重要。 BP神经网络能模拟人类大脑的学习思维能力,是一种功能强大、应用广泛的机器学习算法,被广泛的应用于价值评估领域。在对传统的房地产价值评估方法进行了分析和研究之后,本文提出了将Hedonic特征价格模型与BP神经网络引入对市场法的改进之中。首先,利用Hedonic特征价格模型对样本指标体系进行优化,去除指标之间的共线性影响,以提高估计模型的准确度：然后,将优化后的样本作为输入量导入BP神经网络中,让其进行自我训练,建立非线性映射,最终准确的预测出房地产的价值。 本文对成都市轨道交通沿线的房地产采集了样本数据,利用SPSS和Matlab构建了价值评估模型,通过实例分析计算后发现,该模型能准确的预测出沿线房地产的价值,证明了本文提出的这种改进评估方法的准确性与有效性。
【关键词】：城市轨道交通 房地产价值评估 BP神经网络 Hedonic特征价格模型
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F299.23;TP183
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 序言8-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 研究背景和研究意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意义14
• 1.2 国内外研究现状14-18
• 1.2.1 国外研究现状14-16
• 1.2.2 国内研究现状16-18
• 1.3 论文内容及逻辑结构18-20
• 1.3.1 论文内容18-19
• 1.3.2 论文结构19-20
• 2 城市轨道交通沿线房地产价值评估方法分析20-30
• 2.1 城市轨道交通对沿线房地产价值的影响机理20-23
• 2.1.1 提升周边物业可达性20-21
• 2.1.2 改变既有城市规划布局21
• 2.1.3 提高土地开发强度21-22
• 2.1.4 带来潜在负面影响22
• 2.1.5 综合影响模型22-23
• 2.2 根据评估特殊性对传统价值评估方法的选择23-25
• 2.2.1 交通优势凸显,评估时需侧重考量23-24
• 2.2.2 居住性用房为主,可比成交案例充足24-25
• 2.2.3 市场法的优势与劣势25
• 2.4 应用BP神经网络改进市场法的可行性与优越性25-30
• 2.4.1 应用BP神经网络的可行性26-27
• 2.4.2 应用BP神经网络的优越性27-30
• 3 基于BP神经网络的价值评估模型构建30-44
• 3.1 理论基础30-35
• 3.1.1 BP神经网络的概念30-31
• 3.1.2 BP神经网络的结构31-33
• 3.1.3 BP神经网络的计算原理33-35
• 3.2 网络参数的确定35-38
• 3.2.1 输入层和输出层的设计36
• 3.2.2 隐含层设计36
• 3.2.3 BP人工神经网络算法的选取36-38
• 3.3 输入变量的确定38-44
• 3.3.1 建筑结构特征变量38-39
• 3.3.2 地理区位特征变量39-40
• 3.3.3 周边配套特征变量40
• 3.3.4 交易环境特征变量40-41
• 3.3.5 Hedonic模型优化输入变量体系41-44
• 4 实证研究44-62
• 4.1 数据的搜集和处理45-47
• 4.1.1 数据的搜集45
• 4.1.2 数据的处理45-47
• 4.2 利用HEDONIC模型进行指标优化47-53
• 4.2.1 样本数据抽取与输入47
• 4.2.2 模型实证运算47-50
• 4.2.3 结果选取与分析50-53
• 4.3 BP人工神经网络的训练53-59
• 4.3.1 数据的输入和整理53
• 4.3.3 模型的初步训练53-56
• 4.3.4 模型的优化56-59
• 4.4 测试结果分析59-62
• 4.4.1 证明了BP神经网络的可行性与优越性59
• 4.4.2 证明了Hedonic模型优化指标的必要性与有效性59-60
• 4.4.3 证明了城市轨道交通对沿线房地产价值的重要性60-62
• 5 总结与展望62-64
• 5.1 论文主要工作62-63
• 5.2 展望63-64
• 参考文献64-68
• 附录A68-94
• 附录B94-98
• 作者简历98-102
• 学位论文数据集102

【参考文献】

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  本文关键词：基于BP神经网络的城市轨道交通沿线房地产价值评估方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：318227