文献类型：期刊文章

作　　者：陈敏[1] 李英冰[1,2]

Chen Min;Li Yingbing(School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,Wuhan 430079,China;Spatio-temporal Big Data Research Center,School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,Wuhan 430079,China)

机构地区：[1]武汉大学测绘学院,湖北武汉430079 [2]武汉大学测绘学院时空大数据研究中心,湖北武汉430079

出　　处：《城市勘测》

基　　金：武汉市住房保障和房屋管理局信息化建设项目(WHZC-2014-075A)

年　　份：2018

期　　号：4

起止页码：21-24

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：在房地产税制改革新背景下,房地产评估行业对自动估价技术提出了更高要求。基于特征价格理论,以武汉市84 215条二手房数据训练、检验、建立了用于二手房价格批量评估的神经网络分级模型。结果显示,估价相对误差在10%和20%以内的样本比例分别为87.5%和98.9%,模型在保证泛化能力同时提高了精度,为二手房价格自动批量评估提供了可行思路。

关 键 词：二手房价  自动评估  人工神经网络 特征价格理论

分 类 号：TP183] P208.2]