ART神经网络的房地产物业市场的聚类分析

基于神经网络房地产价格指数的预测研究——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向...

针对房地产价格与其影响因素之间的复杂、非线性关系,采用遗传bp神经网络作为房地产估价的技术方法,构建了基于遗传bp神经网络的房地产估价模型。结果表明:遗传bp神经网络算法在房地产估价中具有可行性,对提高房地产估价的精度有一定的实用价值。

房地产的物业管理,不仅是房地产投资、开发、建设、流通的自然延续,而且是房地产业中不可或缺的一个重要的子行业。是否具有一个机能健全、运行良好的物业管理服务系统,已成为衡量房地产业成熟程度的重要标志,并且将成为直接影响房地产业能否持续、快速、健康地发展的一个重要因素,物业管理的发展促进着房地产经济的发展,加快建立适应社会主义市场经济的物业管理服务业具有巨大意义。

伴随城市建设的不断更新与发展，房地产在众多行业中加快了崛起的脚步。房地产在行业中具有一定的服务性，但其

房地产的物业管理,不仅是房地产投资、开发、建设、流通的自然延续,而且是房地产业中不可或缺的一个重要的子行业。是否具有一个机能健全、运行良好的物业管理服务系统,已成为衡量房地产业成熟程度的重要标志,并且将成为直接影响房地产业能否持续、快速、健康地发展的一个重要因素,物业管理的发展促进着房地产经济的发展,加快建立适应社会主义市场经济的物业管理服务业具有巨大意义。

房地产的物业管理,不仅是房地产投资、开发、建设、流通的自然延续,而且是房地产业中不可或缺的一个重要的子行业。是否具有一个机能健全、运行良好的物业管理服务系统,已成为衡量房地产业成熟程度的重要标志,并且将成为直接影响房地产业能否持续、快速、健康地发展的一个重要因素,物业管理的发展促进着房地产经济的发展,加快建立适应社会主义市场经济的物业管理服务业具有巨大意义。

随着近年来整个楼市的快速发展,物业管理逐步走向专业化、社会化,物业管理的好坏成为楼宇增值的一个重要因素。物业价值分为物业自身价值和管理价值。一般来说,物业自身价值的涨跌,物业管理人员和属主都是没有办法控制的,物业管理价值虽然也受某些外部条件的影响,但可以通过管理服务来使物业的价值发生变化。所以,主要是分析物业的管理价值,通过物业管理价值的提高来达到房地产物业保值增值的目的。

受世界金融危机的影响,中国许多城市的房价都出现了下降的趋势,这与需求的下降有关,但不同城市有不同的特点,其未来走势也会不同。我们通过聚类分析,对这些城市进行分类,找出其共同的特点,对其未来的变化进行预期。

将改进型bp网络用于房地产估价,通过在识别阶段对训练样本分类正确率问题的讨论,提出运用欧氏距离对网络的识别系统进行改进的方法。应用实例表明改进识别方法的bp网络应用在房地产估价中能使待判样本分类正确率从90.5%提高到100%,相应的估价误差从1.7%降低到0.3%。

通过广义回归神经网络对沈阳市房地产市场2003年至2009年相关数据进行训练，采用逼近性最好的光滑因子0．1，对2010年和2011年的数据进行预测，并与真实数据进行对比，得出沈阳市房地产开发投资额、商品房均价及空置面积均在高位运行．由此判断出沈阳市房地产市场仍处于繁荣期，但属于后期阶段，有出现房地产泡沫的可能，政府、房地产开发商、购房者应给予足够关注．

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于bp神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类bp神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。

将神经网络技术和房地产市场分析预测相结合,建立了基于bp与elman神经网络的实时动态的房地产市场泡沫预警模型,并以房地产市场数据为对象进行了预警模型的研究,并与bp网络的评价结果作了比较。结果表明:该模型具有很好的预测潜能和广泛的应用前景,用elman神经网络进行评价的结果比bp网络的评价结果更加精确。对解决房地产市场预警系统的非线性问题,为寻找更科学的房地产市场分析预测方法提供新的途径。

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将ｂｐ神经网络理论应用于房地产市场比较法价格评估，讨论了网络结构的设计、学习算法等问题；计算实例表明，应用神经网络评估房地产价格具有方便、真实、可靠的特点。

房地产行业虽然在国内已经发展了几十年,但是与国外相比发展时间仍然较短,同时也不够成熟.特别是在物业管理之中,还存在着很多可以继续改进的地方.为此,在文中分析了房地产物业管理的意义所在,并在此基础上就如何进一步强化房地产物业管理提出几点意见,以期可以更好的促进房地产物业管理水平的提升.

基于模糊神经网络的房地产价格评估问题研究——提出了一种基于神经模糊揄系统的商品住宅价格评估模型，分析了影响商品住宅价格的因素，给出了商品住宅价格评估指标体系，探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性...

研究目的:分析人工神经网络应用于房地产估价的思路以及估价流程,采用matlab神经网络工具箱函数编程来实现基于神经网络的房地产估价模型的构建、训练与仿真。研究方法:文献资料法和案例分析法。研究结果:以训练样本为基础,建立基于神经网络的房地产估价模型,用测试样本检验,得出估价模型的精度较高。研究结论:神经网络对包含多种因素影响的房地产估价具有优势,基于神经网络的房地产估价模型具有很强的实用性和可操作性。

研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向传播算法的多层前馈网络(bp神经网络)和径向基函数(rbf)神经网络。首先利用bp神经网络对采集到的中国房地产价格指数进行训练和模拟,最后进行预测,并比较预测结果和真实值,发现误差比较大,一方面是因为选取的样本数据少,另一方面是因为bp神经网络本身具有缺陷。为了克服bp神经网络预测的缺陷,本文接着运用rbf神经网络对选取的数据进行训练和模拟,用训练好的网络来进行预测,得到的预测结果与真实值相比较,误差很小,而且rbf神经网络的运行速度要比bp神经网络快很多。经过比较可以得出rbf神经网络用于经济预测可以达到很好的效果。

基于人工神经网络的房地产项目评判模型——房地产租(售)价预测就是对房地产租(售)价未来水平的估计.对房地产投资决策而言,预测出房地产租(售)价各种可能的结果,特别是给出定量的评价、分析,是房地产投资决策必不可少的工作之一.运用模糊系统和...

基于神经网络房地产价格指数的预测研究(续)——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差...

lvq神经网络模型具有很好的模式识别特性,作者选取1995～2009年上海市房地产相关数据作为研究样本,构建了基于lvq神经网络的预警模型,经过训练测试后,该模型具有良好的分类功能.仿真结果表明,利用lvq网络进行模式识别是合适的,所构建的预警模型能够有效地预测房地产危机.

提出了一种基于神经模糊推理系统的商品住宅价格评估模型,分析了影响商品住宅价格的因素,给出了商品住宅价格评估指标体系,探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性和可行性,为房地产价格评估提供了科学的方法。