ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)物業(yè)市場的聚類分析

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測研究——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預(yù)測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)測的模型。本文具體運用的是基于誤差反向...

針對房地產(chǎn)價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)估價中具有可行性,對提高房地產(chǎn)估價的精度有一定的實用價值。

房地產(chǎn)的物業(yè)管理,不僅是房地產(chǎn)投資、開發(fā)、建設(shè)、流通的自然延續(xù),而且是房地產(chǎn)業(yè)中不可或缺的一個重要的子行業(yè)。是否具有一個機能健全、運行良好的物業(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)展的一個重要因素,物業(yè)管理的發(fā)展促進著房地產(chǎn)經(jīng)濟的發(fā)展,加快建立適應(yīng)社會主義市場經(jīng)濟的物業(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)中不可或缺的一個重要的子行業(yè)。是否具有一個機能健全、運行良好的物業(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)展的一個重要因素,物業(yè)管理的發(fā)展促進著房地產(chǎn)經(jīng)濟的發(fā)展,加快建立適應(yīng)社會主義市場經(jīng)濟的物業(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)中不可或缺的一個重要的子行業(yè)。是否具有一個機能健全、運行良好的物業(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)展的一個重要因素,物業(yè)管理的發(fā)展促進著房地產(chǎn)經(jīng)濟的發(fā)展,加快建立適應(yīng)社會主義市場經(jīng)濟的物業(yè)管理服務(wù)業(yè)具有巨大意義。

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

受世界金融危機的影響,中國許多城市的房價都出現(xiàn)了下降的趨勢,這與需求的下降有關(guān),但不同城市有不同的特點,其未來走勢也會不同。我們通過聚類分析,對這些城市進行分類,找出其共同的特點,對其未來的變化進行預(yù)期。

將改進型bp網(wǎng)絡(luò)用于房地產(chǎn)估價,通過在識別階段對訓(xùn)練樣本分類正確率問題的討論,提出運用歐氏距離對網(wǎng)絡(luò)的識別系統(tǒng)進行改進的方法。應(yīng)用實例表明改進識別方法的bp網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在房地產(chǎn)估價中能使待判樣本分類正確率從90.5%提高到100%,相應(yīng)的估價誤差從1.7%降低到0.3%。

通過廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對沈陽市房地產(chǎn)市場2003年至2009年相關(guān)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，采用逼近性最好的光滑因子0．1，對2010年和2011年的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并與真實數(shù)據(jù)進行對比，得出沈陽市房地產(chǎn)開發(fā)投資額、商品房均價及空置面積均在高位運行．由此判斷出沈陽市房地產(chǎn)市場仍處于繁榮期，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)開發(fā)商、購房者應(yīng)給予足夠關(guān)注．

文章通過分析調(diào)查影響自貢房地產(chǎn)市場的主要因素,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合自貢住宅市場的實際情況,建立兩類bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型:基于時間序列的趨勢預(yù)測模型、基于影響因素的回歸預(yù)測模型,預(yù)測了自貢房地產(chǎn)市場價格走勢。模擬預(yù)測2010年的結(jié)果證明了2011年房價預(yù)測的有效性,可為自貢城市建設(shè)的可持續(xù)發(fā)展提供有價值的指導(dǎo)意見。

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和房地產(chǎn)市場分析預(yù)測相結(jié)合,建立了基于bp與elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時動態(tài)的房地產(chǎn)市場泡沫預(yù)警模型,并以房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)為對象進行了預(yù)警模型的研究,并與bp網(wǎng)絡(luò)的評價結(jié)果作了比較。結(jié)果表明:該模型具有很好的預(yù)測潛能和廣泛的應(yīng)用前景,用elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行評價的結(jié)果比bp網(wǎng)絡(luò)的評價結(jié)果更加精確。對解決房地產(chǎn)市場預(yù)警系統(tǒng)的非線性問題,為尋找更科學(xué)的房地產(chǎn)市場分析預(yù)測方法提供新的途徑。

! "# "$ !""#!"$#$%"%&’#& ’()*+ ,-./012 34567 8967 :;6 ! # " # $7 !"?@$abcdefg#fhdifg$f& !%<j:kl$abcdefg&fhdifg%f& !$<mnop$abcdefg&fhdifg$f& !’<qr$abcdefg&fhdifg%f& !&<st$abcdefg&fhdifg(f ! # " # $& !)</u$abcdefg&fhdifg(f& !*<vwxy$abcdefg&fhdifg(f& !+<mnop$abcdefg&fhdifg$f& !,<z[\]^_$abcdefg&fhdifg(f& !-<‘a(chǎn)bcnd$abcdefg&fhdifg(f ! # " # $& efghij ./0klmno12ghijp qrh./0

將ｂｐ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于房地產(chǎn)市場比較法價格評估，討論了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計、學(xué)習(xí)算法等問題；計算實例表明，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估房地產(chǎn)價格具有方便、真實、可靠的特點。

房地產(chǎn)行業(yè)雖然在國內(nèi)已經(jīng)發(fā)展了幾十年,但是與國外相比發(fā)展時間仍然較短,同時也不夠成熟.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)上就如何進一步強化房地產(chǎn)物業(yè)管理提出幾點意見,以期可以更好的促進房地產(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)價格評估問題研究——提出了一種基于神經(jīng)模糊揄系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型，分析了影響商品住宅價格的因素，給出了商品住宅價格評估指標(biāo)體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準(zhǔn)確評估的有效性...

研究目的:分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于房地產(chǎn)估價的思路以及估價流程,采用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)編程來實現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價模型的構(gòu)建、訓(xùn)練與仿真。研究方法:文獻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)估價模型,用測試樣本檢驗,得出估價模型的精度較高。研究結(jié)論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對包含多種因素影響的房地產(chǎn)估價具有優(yōu)勢,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價模型具有很強的實用性和可操作性。

研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預(yù)測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)測的模型。本文具體運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)對采集到的中國房地產(chǎn)價格指數(shù)進行訓(xùn)練和模擬,最后進行預(yù)測,并比較預(yù)測結(jié)果和真實值,發(fā)現(xiàn)誤差比較大,一方面是因為選取的樣本數(shù)據(jù)少,另一方面是因為bp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)測的缺陷,本文接著運用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對選取的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和模擬,用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來進行預(yù)測,得到的預(yù)測結(jié)果與真實值相比較,誤差很小,而且rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行速度要比bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快很多。經(jīng)過比較可以得出rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于經(jīng)濟預(yù)測可以達到很好的效果。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測研究(續(xù))——研究表明,房地產(chǎn)價格指數(shù)常表現(xiàn)為非線性,要對它進行預(yù)測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)測的模型。本文具體運用的是基于誤差...

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)過訓(xùn)練測試后,該模型具有良好的分類功能.仿真結(jié)果表明,利用lvq網(wǎng)絡(luò)進行模式識別是合適的,所構(gòu)建的預(yù)警模型能夠有效地預(yù)測房地產(chǎn)危機.

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

日益高漲的房地產(chǎn)價格引發(fā)了人們對泡沫的激烈爭論。本文運用功效系數(shù)法計算了綜合預(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)市場數(shù)據(jù)對其泡沫進行實證分析,指出該系統(tǒng)對于防范房地產(chǎn)泡沫,評價房地產(chǎn)市場是否處于健康和諧運行狀態(tài)具有重要意義。