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基于优化神经网络的垃圾处理厂对房价影响评估

万爽  
【摘要】:自2000年以来,我国社会、经济和生活水平日渐提升,房地产市场也从贫瘠走向了繁荣,关于房地产的经济活动每天都有大量的交易在进行。房产市场的繁荣也伴随着中国城市的扩张与现代化,城市中的垃圾处理地渐渐地与居民居住地靠近起来,空间上的无限接近势必在生活中体现出来。生活在垃圾厂周围的居民不仅在生活环境上受到波及,甚至会影响健康,所以人们在垃圾处理厂旁的居住意愿会降低,从而对房价产生影响。此背景下,以南昌市的房价及垃圾处理厂附近的房价分析垃圾处理中心对房价的影响。垃圾处理厂对周围环境的避邻效应的研究大多还处于定性研究方面,目前有学者将垃圾处理厂间接对房价的影响用特征价格模型的量化方法进行研究。用于住宅类的房地产估值的方法主要还是经典的市场比较法,成本核算法和收益现值法,在评估过程中有过于依赖从业者历史经验的部分,缺少客观的评估数据。近年来逐渐出现的用数学建模的方式对不动产进行评估的方法,找到一种客观,科学,合理的定量估价模型。神经网络模型是一种非线性映射的方法,其中误差反向传导算法模型是在价值评估领域运用最为遍及的网络结构,包涵信息的正向传导和逆向传导两个部分,能够简单模拟大脑的思维过程。相较于传统的评估方法,神经网络能在短时间内评估大量的实例,可以减少巨额的经济耗费,降低了社会投入,提升评估效率,且能降低人的自主意识的影响,更具有可信性。相较于现有的线性模型,由于神经网络模型能拟合非线性的关系,通过计算机搜集数据信息,更能模拟出接近客观规律的模型。我国房地产交易需求大,交易价格高,但我国目前还没有一套客观,公正,高效的评估系统,对神经网络的研究和发展将会促进这一趋势的发展。本文在借鉴了大量的国内外文献后,采用理论和实证,定性和定量分析的方法对垃圾厂对居民生活影响用神经网络应用于房地产批量评估的方法进行研究和论证,评估出垃圾处理厂对房价的影响。首先,阐述在城市规模快速扩张的前提下,垃圾处理厂对周围环境和居民健康和生活的不利影响,以及垃圾处理厂间接地对周围住宅类房地产房价产生的影响。其次,介绍房地产价值评估的理论与方法,主要在于价值影响因素和房地产价值评估的传统方法,同时介绍神经网络的模型方法,论证神经网络应用于评估垃圾厂对周围房价影响的可行性。然后,以评估模型为基础,建立住宅类房地产价值估算的指标体系,用合适的量化方法对指标体系进行量化。最后,通过在网上收集到的相关数据样本进行案例分析,对神经网络模型进行优化和过拟合检验,用优化后的神经网络评估南昌麦园垃圾处理厂对附近房价的影响。


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