基于人工神經網絡的房地產估價研究.pdf

1、隨著我國房地產市場體系逐步確立并走向完善，作為中介服務行業(yè)的房地產估價工作在房地產市場中扮演著越來越重要的角色，并且服務范圍越來越廣；房地產估價有助于推動房地產價格正?；?，保障房地產公平交易，建立健康的房地產市場體系和公正合理的交易秩序。目前我國房地產估價理論仍處在探索階段，房地產估價需要多元化拓展，因而積極探索更為科學的估價方法具有重要的理論意義和現實意義。 本文在對國內外房地產估價研究現狀、房地產價格特征以及房地產價格的影響

2、因素分析研究的基礎上，系統(tǒng)地論述了目前房地產價格評估中應用較為廣泛的三種方法——市場比較法、收益法、成本法的內容體系，對各類估價方法的理論依據、適用條件和范圍等進行了較為系統(tǒng)的比較分析。根據房地產估價的特點與對現有技術方法的分析，在前人研究的基礎上充分論證了人工神經網絡理論在房地產估價應用的理論和方法，利用神經網絡超強的學習能力和處理非線性關系的能力，從大量的訓練樣本(房地產交易案例)中發(fā)現客觀規(guī)律(即房地產價格與其影響因素之間的客觀規(guī)

3、律)，建立了房地產估價的神經網絡模型。 在神經網絡估價模型的實現中，以MATLAB為工具建立了以房地產價格的影響因素作為輸入神經元，房地產價格作為輸出神經元的三層BP神經網絡模型，并且采用Levenberg-Marquardt算法對BP神經網絡進行了優(yōu)化。經過從市場調研得到的一組房地產成交案例對房地產估價的神經網絡模型進行了訓練和驗證，取得了令人滿意的結果。 理論與實踐研究表明，采用Levenberg-Marquardt