[发明专利]基于建筑物价值评估的计算方法和装置

权利要求书

1.一种基于建筑物价值评估的计算方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个建筑物的配置数据，所述多个建筑物包括待评估建筑物以及至少一个已确定价值的建筑物；

基于所述配置数据，采用机器学习方法对所述多个建筑物建立功能分布模型，得到所述多个建筑物的功能特征分布，所述功能特征分布包括至少一个功能及每个功能所对应的概率；

计算所述已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的功能特征分布中每一个功能所对应的概率的相似度，得到所述已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的功能相似度分布；

基于所述功能相似度分布确定所述已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的相似度；

确定至少一个与所述待评估建筑物相似度最大的已确定价值的建筑物，构成相似建筑物集合；以及

基于所述相似建筑物集合中所有建筑物的价值确定所述待评估建筑物的价值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述配置数据，采用机器学习方法对所述多个建筑物建立功能分布模型，得到所述多个建筑物的功能特征分布，包括：

确定所述多个建筑物可能具有的一个以上功能；

将所述配置数据与每一种可能的功能相关联，初始化建筑物功能分布模型；

以所述多个建筑物的配置数据作为训练样本，采用机器学习方法估计所述建筑物功能分布模型的参数；

基于所述建筑物功能分布模型的参数计算所述多个建筑物的功能特征分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述功能相似度分布确定所述已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的相似度，包括：

将所述功能相似度分布的以下任一个特征作为所述已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的相似度：加权和、加权平均值、均值、均方差以及标准差。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述配置数据进行泛化处理，包括：

将连续的配置数据离散化，对离散化后的配置数据进行编码，得到配置数据的数值表示；或者

将所述配置数据转换为向量特征表示。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，还包括：在根据所述功能特征分布计算已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的相似度之前，

基于所述配置数据的时间特性和/或统计特性对所述已确定价值的建筑物进行过滤。

6.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似建筑物集合中所有建筑物的价值确定所述待评估建筑物的价值，包括：

基于所述待评估建筑物与所述相似建筑物集合中已确定价值的建筑物间的相似度和/或时间关联性，确定所述相似建筑物集合中已确定价值的建筑物的权重；

对所述相似建筑物集合中所有建筑物的价值进行加权求和，以确定所述待评估建筑物的价值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据以下公式确定所述相似建筑物集合中已确定价值的建筑物的权重：

w_i＝s_i*(1-γ*Sigmoid(n))

其中，w_i为所述相似建筑物集合中已确定价值的建筑物的权重，γ为时间衰减因子，s_i为第i个已确定价值的建筑物与所述待评估建筑物的相似度，n为所述已确定价值的建筑物确定价值的时间与评估时间之间的时间长度，Sigmoid(n)是以n为变量的Sigmoid函数。

8.根据权利要求1-4之一所述的方法，所述多个建筑物的功能至少包括：投资功能、学区功能、商区功能、居住功能、工业功能；

所述配置数据至少包括：结构数据、环境数据、地理位置数据。