住宅房地产价格评估的空间型BP神经网络模型

• 作者: 池娇 焦利民
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 住宅房地产价格评估 BP神经网络 空间回归 空间滞后向量 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 测绘工程案例
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: P208
• 字数: 5601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2017.02.027

摘要

住宅房地产价格与交通、环境等各类影响因子之间存在着非线性复杂关系,住宅价格的空间自相关性对住宅价格建模也有重要的影响.考虑到住宅价格的空间自相关性,构建了3种空间型BP神经网络模型,并利用遗传算法(GA)进行模型训练.第一种空间型模型的输入层神经元为样本坐标,第二种空间型模型的输入层神经元为空间滞后向量,第三种空间型模型的输入层神经元既包括样本坐标也包括空间滞后向量.以武汉市为例进行实证分析,选取了2010年291个住宅价格样本.实验结果表明,空间型BP神经网络模型的拟合精度优于普通BP神经网络模型及空间滞后模型,其中第三种空间型BP神经网络模型效果最优,输出结果与实际价格相关性达86.69%,均方根误差明显小于其他模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦利民	武汉大学资源与环境科学学院	50	727	14.0	26.0
5	池娇	武汉大学资源与环境科学学院	2	56	2.0	2.0