基于RS-GA-BP神经网络的住宅房地产估价模型与应用

• 作者: 洪源 莫连光
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 住宅房地产 估价 粗糙集 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 41-46
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2013.04.011

摘要

针对一般住宅房地产估价问题的非线性特征,融合粗糙集方法、遗传算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的住宅房地产估价模型—基于粗糙集、遗传算法和BP算法集成的住宅房地产估价模型.首先对影响房地产估价因素进行离散化处理,其次利用粗糙集方法对估价因素进行约简,即精减BP神经网络的输入变量,最后利用遗传算法来优化BP神经网络初始权重和阈值.优化后的BP神经网络具有较好的处理非线性问题的能力,收敛速度和仿真精度较传统BP算法都有了明显的提高.选取某市工程案例进行实证分析,研究结果表明,新的估价方法能较客观准确地估测住宅房地产的价格,在住宅房地产估价中具备较高的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫连光	湖南城市学院城市管理学院	33	177	7.0	12.0
2	洪源	湖南大学经贸学院	40	634	15.0	24.0