基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的預(yù)測(cè)研究——研究表明,房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對(duì)它進(jìn)行預(yù)測(cè)就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無(wú)限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測(cè)的模型。本文具體運(yùn)用的是基于誤差反向...

針對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與其影響因素之間的復(fù)雜、非線性關(guān)系,采用遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為房地產(chǎn)估價(jià)的技術(shù)方法,構(gòu)建了基于遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型。結(jié)果表明:遺傳bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在房地產(chǎn)估價(jià)中具有可行性,對(duì)提高房地產(chǎn)估價(jià)的精度有一定的實(shí)用價(jià)值。

房地產(chǎn)的物業(yè)管理,不僅是房地產(chǎn)投資、開(kāi)發(fā)、建設(shè)、流通的自然延續(xù),而且是房地產(chǎn)業(yè)中不可或缺的一個(gè)重要的子行業(yè)。是否具有一個(gè)機(jī)能健全、運(yùn)行良好的物業(yè)管理服務(wù)系統(tǒng),已成為衡量房地產(chǎn)業(yè)成熟程度的重要標(biāo)志,并且將成為直接影響房地產(chǎn)業(yè)能否持續(xù)、快速、健康地發(fā)展的一個(gè)重要因素,物業(yè)管理的發(fā)展促進(jìn)著房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,加快建立適應(yīng)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的物業(yè)管理服務(wù)業(yè)具有巨大意義。

伴隨城市建設(shè)的不斷更新與發(fā)展，房地產(chǎn)在眾多行業(yè)中加快了崛起的腳步。房地產(chǎn)在行業(yè)中具有一定的服務(wù)性，但其

房地產(chǎn)的物業(yè)管理,不僅是房地產(chǎn)投資、開(kāi)發(fā)、建設(shè)、流通的自然延續(xù),而且是房地產(chǎn)業(yè)中不可或缺的一個(gè)重要的子行業(yè)。是否具有一個(gè)機(jī)能健全、運(yùn)行良好的物業(yè)管理服務(wù)系統(tǒng),已成為衡量房地產(chǎn)業(yè)成熟程度的重要標(biāo)志,并且將成為直接影響房地產(chǎn)業(yè)能否持續(xù)、快速、健康地發(fā)展的一個(gè)重要因素,物業(yè)管理的發(fā)展促進(jìn)著房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,加快建立適應(yīng)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的物業(yè)管理服務(wù)業(yè)具有巨大意義。

房地產(chǎn)的物業(yè)管理,不僅是房地產(chǎn)投資、開(kāi)發(fā)、建設(shè)、流通的自然延續(xù),而且是房地產(chǎn)業(yè)中不可或缺的一個(gè)重要的子行業(yè)。是否具有一個(gè)機(jī)能健全、運(yùn)行良好的物業(yè)管理服務(wù)系統(tǒng),已成為衡量房地產(chǎn)業(yè)成熟程度的重要標(biāo)志,并且將成為直接影響房地產(chǎn)業(yè)能否持續(xù)、快速、健康地發(fā)展的一個(gè)重要因素,物業(yè)管理的發(fā)展促進(jìn)著房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,加快建立適應(yīng)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的物業(yè)管理服務(wù)業(yè)具有巨大意義。

隨著近年來(lái)整個(gè)樓市的快速發(fā)展,物業(yè)管理逐步走向?qū)I(yè)化、社會(huì)化,物業(yè)管理的好壞成為樓宇增值的一個(gè)重要因素。物業(yè)價(jià)值分為物業(yè)自身價(jià)值和管理價(jià)值。一般來(lái)說(shuō),物業(yè)自身價(jià)值的漲跌,物業(yè)管理人員和屬主都是沒(méi)有辦法控制的,物業(yè)管理價(jià)值雖然也受某些外部條件的影響,但可以通過(guò)管理服務(wù)來(lái)使物業(yè)的價(jià)值發(fā)生變化。所以,主要是分析物業(yè)的管理價(jià)值,通過(guò)物業(yè)管理價(jià)值的提高來(lái)達(dá)到房地產(chǎn)物業(yè)保值增值的目的。

受世界金融危機(jī)的影響,中國(guó)許多城市的房?jī)r(jià)都出現(xiàn)了下降的趨勢(shì),這與需求的下降有關(guān),但不同城市有不同的特點(diǎn),其未來(lái)走勢(shì)也會(huì)不同。我們通過(guò)聚類(lèi)分析,對(duì)這些城市進(jìn)行分類(lèi),找出其共同的特點(diǎn),對(duì)其未來(lái)的變化進(jìn)行預(yù)期。

將改進(jìn)型bp網(wǎng)絡(luò)用于房地產(chǎn)估價(jià),通過(guò)在識(shí)別階段對(duì)訓(xùn)練樣本分類(lèi)正確率問(wèn)題的討論,提出運(yùn)用歐氏距離對(duì)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)的方法。應(yīng)用實(shí)例表明改進(jìn)識(shí)別方法的bp網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在房地產(chǎn)估價(jià)中能使待判樣本分類(lèi)正確率從90.5%提高到100%,相應(yīng)的估價(jià)誤差從1.7%降低到0.3%。

通過(guò)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)沈陽(yáng)市房地產(chǎn)市場(chǎng)2003年至2009年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，采用逼近性最好的光滑因子0．1，對(duì)2010年和2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，得出沈陽(yáng)市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、商品房均價(jià)及空置面積均在高位運(yùn)行．由此判斷出沈陽(yáng)市房地產(chǎn)市場(chǎng)仍處于繁榮期，但屬于后期階段，有出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫的可能，政府、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商、購(gòu)房者應(yīng)給予足夠關(guān)注．

文章通過(guò)分析調(diào)查影響自貢房地產(chǎn)市場(chǎng)的主要因素,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合自貢住宅市場(chǎng)的實(shí)際情況,建立兩類(lèi)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型:基于時(shí)間序列的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型、基于影響因素的回歸預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)了自貢房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)。模擬預(yù)測(cè)2010年的結(jié)果證明了2011年房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的有效性,可為自貢城市建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展提供有價(jià)值的指導(dǎo)意見(jiàn)。

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和房地產(chǎn)市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)相結(jié)合,建立了基于bp與elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫預(yù)警模型,并以房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行了預(yù)警模型的研究,并與bp網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果作了比較。結(jié)果表明:該模型具有很好的預(yù)測(cè)潛能和廣泛的應(yīng)用前景,用elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)價(jià)的結(jié)果比bp網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果更加精確。對(duì)解決房地產(chǎn)市場(chǎng)預(yù)警系統(tǒng)的非線性問(wèn)題,為尋找更科學(xué)的房地產(chǎn)市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)方法提供新的途徑。

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將ｂｐ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于房地產(chǎn)市場(chǎng)比較法價(jià)格評(píng)估，討論了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)算法等問(wèn)題；計(jì)算實(shí)例表明，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估房地產(chǎn)價(jià)格具有方便、真實(shí)、可靠的特點(diǎn)。

房地產(chǎn)行業(yè)雖然在國(guó)內(nèi)已經(jīng)發(fā)展了幾十年,但是與國(guó)外相比發(fā)展時(shí)間仍然較短,同時(shí)也不夠成熟.特別是在物業(yè)管理之中,還存在著很多可以繼續(xù)改進(jìn)的地方.為此,在文中分析了房地產(chǎn)物業(yè)管理的意義所在,并在此基礎(chǔ)上就如何進(jìn)一步強(qiáng)化房地產(chǎn)物業(yè)管理提出幾點(diǎn)意見(jiàn),以期可以更好的促進(jìn)房地產(chǎn)物業(yè)管理水平的提升.

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估問(wèn)題研究——提出了一種基于神經(jīng)模糊揄系統(tǒng)的商品住宅價(jià)格評(píng)估模型，分析了影響商品住宅價(jià)格的因素，給出了商品住宅價(jià)格評(píng)估指標(biāo)體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計(jì)算實(shí)例說(shuō)明了該模型用于商品住宅價(jià)格準(zhǔn)確評(píng)估的有效性...

研究目的:分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于房地產(chǎn)估價(jià)的思路以及估價(jià)流程,采用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)編程來(lái)實(shí)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練與仿真。研究方法:文獻(xiàn)資料法和案例分析法。研究結(jié)果:以訓(xùn)練樣本為基礎(chǔ),建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型,用測(cè)試樣本檢驗(yàn),得出估價(jià)模型的精度較高。研究結(jié)論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)包含多種因素影響的房地產(chǎn)估價(jià)具有優(yōu)勢(shì),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型具有很強(qiáng)的實(shí)用性和可操作性。

研究表明,房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對(duì)它進(jìn)行預(yù)測(cè)就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無(wú)限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測(cè)的模型。本文具體運(yùn)用的是基于誤差反向傳播算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)(bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和徑向基函數(shù)(rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集到的中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和模擬,最后進(jìn)行預(yù)測(cè),并比較預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)值,發(fā)現(xiàn)誤差比較大,一方面是因?yàn)檫x取的樣本數(shù)據(jù)少,另一方面是因?yàn)閎p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有缺陷。為了克服bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的缺陷,本文接著運(yùn)用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和模擬,用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值相比較,誤差很小,而且rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度要比bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快很多。經(jīng)過(guò)比較可以得出rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)可以達(dá)到很好的效果。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的預(yù)測(cè)研究(續(xù))——研究表明,房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對(duì)它進(jìn)行預(yù)測(cè)就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠無(wú)限逼近非線性函數(shù),所以本文便嘗試采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為預(yù)測(cè)的模型。本文具體運(yùn)用的是基于誤差...

lvq神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很好的模式識(shí)別特性,作者選取1995～2009年上海市房地產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本,構(gòu)建了基于lvq神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練測(cè)試后,該模型具有良好的分類(lèi)功能.仿真結(jié)果表明,利用lvq網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別是合適的,所構(gòu)建的預(yù)警模型能夠有效地預(yù)測(cè)房地產(chǎn)危機(jī).

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價(jià)格評(píng)估模型,分析了影響商品住宅價(jià)格的因素,給出了商品住宅價(jià)格評(píng)估指標(biāo)體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計(jì)算實(shí)例說(shuō)明了該模型用于商品住宅價(jià)格準(zhǔn)確評(píng)估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)估提供了科學(xué)的方法。

日益高漲的房地產(chǎn)價(jià)格引發(fā)了人們對(duì)泡沫的激烈爭(zhēng)論。本文運(yùn)用功效系數(shù)法計(jì)算了綜合預(yù)警系數(shù),建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)泡預(yù)警系統(tǒng),引入了敏感性分析甄別各指標(biāo)在預(yù)警系統(tǒng)中的重要程度,并且利用北京房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)其泡沫進(jìn)行實(shí)證分析,指出該系統(tǒng)對(duì)于防范房地產(chǎn)泡沫,評(píng)價(jià)房地產(chǎn)市場(chǎng)是否處于健康和諧運(yùn)行狀態(tài)具有重要意義。