[发明专利]一种拆迁估价安置方法及系统

权利要求书

1.一种拆迁估价安置方法，其特征在于，包括：

利用ArcSDE引擎存储征用房屋类型、拆迁人口、其他外业数据、图件文档数据、楼盘信息及房源信息，并实现拆迁征地属性数据的可视化和地图化；

建立面向拆迁房屋价格评估指标体系，并根据房屋价格评估指标体系，建立基于BP神经网络的被拆迁房屋估价模型；

接收多用户的并发签约请求，依据签约先后顺序及补偿方式进行排队，生成选房顺序号，所述选房顺序号用于确定选房的先后顺序；

当签约完成后，自动读取选房人的基本信息、补偿信息和签约顺序号，生成签约确认单。

2.根据权利要求1所述的拆迁估价安置方法，其特征在于，所述利用ArcSDE引擎存储征用房屋类型、拆迁人口、其他外业数据、图件文档数据、楼盘信息及房源信息，并实现拆迁征地属性数据的可视化和地图化的步骤，包括：

利用ArcSDE引擎将房屋图形数据叠加在基础地形数据、影像数据、房屋类型、拆迁人口、其他外业数据、楼盘信息及房源信息上，以进行存储；

对房屋拆迁、签约、安置各个阶段进行不同颜色的渲染，从直观上反映项目的整体进度。

3.根据权利要求1所述的拆迁估价安置方法，其特征在于，所述建立面向拆迁房屋价格评估指标体系，并根据房屋价格评估指标体系，建立基于BP神经网络的被拆迁房屋估价模型的步骤，包括：

分别从区域因素、个别因素、交易情况及交易日期等方面选取了对其价格影响较大的12个重要指标，建立面向拆迁房屋价格评估指标体系；

根据拆迁房屋价格评估指标体系，运用BP神经网络，构建房屋价格评估的BP网络模型，以获取房屋市场价格与影响因素之间的映射关系。

4.根据权利要求1所述的拆迁估价安置方法，其特征在于，所述接收多用户的并发签约请求，依据签约先后顺序及补偿方式进行排队，生成选房顺序号，所述选房顺序号用于确定选房的先后顺序的步骤，包括：

接收多用户的并发签约请求，依据签约先后顺序及补偿方式进行排队，生成选房顺序号

采用可重启性检测的动态调整串行化顺序的乐观并发控制协议，对多用户的并发签约请求进行处理。

5.根据权利要求1所述的拆迁估价安置方法，其特征在于，

将工作流程中的工作前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示，以构建工作流。

6.一种拆迁估价安置系统，其特征在于，包括：

拆迁信息管理模块，用于利用ArcSDE引擎存储征用房屋类型、拆迁人口、其他外业数据、图件文档数据、楼盘信息及房源信息，并实现拆迁征地属性数据的可视化和地图化；

拆迁评估管理模块，用于建立面向拆迁房屋价格评估指标体系，并根据房屋价格评估指标体系，建立基于BP神经网络的被拆迁房屋估价模型；

拆迁签约管理模块，用于接收多用户的并发签约请求，依据签约先后顺序及补偿方式进行排队，生成选房顺序号，所述选房顺序号用于确定选房的先后顺序；

查询模块，用于当签约完成后，自动读取选房人的基本信息、补偿信息和签约顺序号，生成签约确认单。

7.根据权利要求6所述的拆迁估价安置系统，其特征在于，所述拆迁信息管理模块，包括：

存储单元，用于利用ArcSDE引擎将房屋图形数据叠加在基础地形数据、影像数据、房屋类型、拆迁人口、其他外业数据、楼盘信息及房源信息上，以进行存储；

可视化单元，用于对房屋拆迁、签约、安置各个阶段进行不同颜色的渲染，从直观上反映项目的整体进度。

8.根据权利要求6所述的拆迁估价安置系统，其特征在于，所述拆迁评估管理模块，包括：

指标单元，用于分别从区域因素、个别因素、交易情况及交易日期等方面选取了对其价格影响较大的12个重要指标，建立面向拆迁房屋价格评估指标体系；

建模单元，用于根据拆迁房屋价格评估指标体系，运用BP神经网络，构建房屋价格评估的BP网络模型，以获取房屋市场价格与影响因素之间的映射关系。

9.根据权利要求6所述的拆迁估价安置系统，其特征在于，所述拆迁签约管理模块，包括：

接收单元，用于接收多用户的并发签约请求，依据签约先后顺序及补偿方式进行排队，生成选房顺序号

处理单元，用于采用可重启性检测的动态调整串行化顺序的乐观并发控制协议，对多用户的并发签约请求进行处理。

10.根据权利要求6所述的拆迁估价安置系统，其特征在于，还包括：

工作流构建模块，用于将工作流程中的工作前后组织在一起的逻辑和规则在计算机中以恰当的模型进行表示，以构建工作流。