[发明专利]一种获取房地产价格特征的方法及系统

权利要求书

1.一种获取房地产价格特征的方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取空间数据和属性数据；

(2)空间自相关性检验；

(3)根据空间数据和属性数据，进行特征指标空间赋值；

(4)根据空间赋值结果，进行特征价格模型构建，得到预测结果；

(5)预测结果空间检验。

2.根据权利要求1所述的获取房地产价格特征的方法，其特征在于：步骤(3)中，所述特征指标为小区周边POI在城市的分布个数及距离。

3.根据权利要求1所述的获取房地产价格特征的方法，其特征在于：步骤(1)具体包括如下步骤：根据业务模型的需求，获取城市内小区的基本属性和业务数据进行数据，同时对地图POI点数据进行数据挖掘、图属关联、数据入库和批量空间量算。

4.根据权利要求1所述的获取房地产价格特征的方法，其特征在于：步骤(2)中，利用Moran’s I对空间自相关进行检验。

5.根据权利要求1所述的获取房地产价格特征的方法，其特征在于：步骤(3)具体包括如下步骤，根据POI在城市的分布个数以及属性数据，对空间指标做出以下分类：

x5，采用直线距离法或者等时圈法进行空间赋值；

5x100，采用反距离加权插值法进行空间赋值；

100x1000，采用泰森多边形的覆盖面积进行空间赋值；

当x1000，采用核密度估计法进行空间赋值，其中，x为POI在城市的分布个数。

6.根据权利要求1所述的获取房地产价格特征的方法，其特征在于：步骤(5)中，所述检验为通过经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测结果检验。

7.根据权利要求1所述的获取房地产价格特征的方法，其特征在于：步骤(5)中，根据模型的预测结果进行结果可视化，利用Arc GIS从小区、街区维度在地图上进行专题分级渲染，并通过Kriging插值法进行空间插值检验。

8.一种获取房地产价格特征的系统，其特征在于：包括数据获取模块、空间赋值模块和预测结果模块；所述数据获取模块用于获取空间数据和属性数据并进行空间自相关性检验；所述空间赋值模块用于根据空间数据和属性数据，进行特征指标空间赋值；所述预测结果模块用于根据空间赋值结果，进行特征价格模型构建，得到预测结果，并进行预测结果空间检验。