基于BP神經網絡的房地產智能批量評估系統(tǒng)研究.pdf

1、伴隨著房地產市場的快速發(fā)展，房地產評估日趨重要和活躍。房地產目前根據評估師的專業(yè)知識和經驗進行評估，其評估結果往往受評估人員的主觀隨意性以及復雜多變的環(huán)境因素影響。它既是專業(yè)技術，也是一門復雜的藝術。因此，如何提高房地產評估的科學性、準確性和效率，已成為當前房地產評估行業(yè)亟需研究和解決的一個重要課題。本文以房地產批量評估系統(tǒng)為研究對象，采用BP神經網絡，研究評估系統(tǒng)的設計原則、模型的設計方法，設計和開發(fā)智能批量評估系統(tǒng)，以提高評估系統(tǒng)的

2、智能化、科學化、準確性和公信力。
　　 本文系統(tǒng)研究了房地產評估的原理、方法和應用實踐，結合二手房地產交易的特點，綜合運用歸納、比較分析方法，選擇市場比較法作為房地產批量評估系統(tǒng)的主要評估方法，并系統(tǒng)地提出了批量評估系統(tǒng)的設計原則及評估流程。通過對房地產評估的主要影響因素的分析，提出了適用于批量評估系統(tǒng)的評價指標，并對這些指標在系統(tǒng)中的運用進行細分和量化，對一些無法定量化的影響因素提出切實可行的替代解決方法。
　　 本文

3、主要分兩個階段來實現對于房地產智能批量評估系統(tǒng)的研究開發(fā)。第一階段，通過對BP神經網絡的理論分析，運用傳統(tǒng)BP神經網絡算法，進行評估模型的網絡設計、傳遞函數、訓練方法和算法的研究。通過對評估系統(tǒng)的柔性化設計，實現了可調的動態(tài)評估模型的構建，并運用C＃、C++、Ajax和.net等編程語言，實現了基于B/S構架的房地產評估系統(tǒng)的開發(fā)。第二階段，通過對智能批量評估模型的學習和泛化機制的研究，提出了幾種可能的模型優(yōu)化方案，并利用已開發(fā)的房地產