人工神經網絡房地產價格評估模型的研究及應用.pdf

1、隨著我國住房福利制度的取消和住房分配貨幣化的實行，房地產市場日趨活躍，房地產業(yè)已成為國民經濟的重要組成部分，而與之相關的房地產估價業(yè)務應運而生，并迅速發(fā)展壯大，在推動房地產價格正?；Ｕ戏康禺a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中扮演著越來越重要的角色。我國房地產估價方法的研究和應用尚處于探索階段，現行的估價方法注重經驗和藝術，而很少建立數學模型進行定量化評估，因而尋找一種科學、合理的定量評估方法具有重要的現實意義和

2、理論意義。 本文首先對國內現行的三大基本估價方法--市場比較法、成本估價法和收益還原法的理論依據、基本公式和估價步驟進行了概括總結，在此基礎上對這幾種方法的特點、局限性、差異性及關聯性進行了深入地剖析，指出傳統(tǒng)估價方法在反映房地產影響因素與其成交價格的非線性關系上的不足以及在應用這些估價方法進行估價時潛在的、難以避免的主觀隨意性。 根據房地產估價的特點，在前人研究的基礎上，借助神經網絡極強的非線性動態(tài)處理問題的能力，將其

3、引入房地產價格評估領域，創(chuàng)建了基于神經網絡的房地產價格評估模型，利用神經網絡超強的自學習能力，從大量成交案例中發(fā)現并掌握房地產影響因素與其成交價格之間復雜的客觀規(guī)律。 在神經網絡房地產估價模型的實現中，借助MATLAB神經網絡工具箱提供的各功能函數，對應用于房地產估價的BP網絡和RBF網絡進行設計并優(yōu)化，用市場調研得到的真實成交案例對網絡進行訓練和驗證，兩種網絡模型都得到了較好的預測結果，在對訓練和驗證結果分析的基礎上，對兩種神