[发明专利]一种基于神经网络统计学模型的房地产估值方法及系统在审
| 申请号： | 201710058808.9 | 申请日： | 2017-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN106815782A | 公开（公告）日： | 2017-06-09 |
| 发明（设计）人： | 张恒;刘小娟;方绍云;杨定金;何睿;彭名峰;汤勇;郭友 | 申请（专利权）人： | 重庆汇集源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/16 | 分类号： | G06Q50/16;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆中流知识产权代理事务所(普通合伙)50214 | 代理人： | 陈立荣 |
| 地址： | 400000 重庆*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于神经网络统计学模型的房地产估值系统，包括训练单元、神经网络单元、评估单元，评估单元依照量化标准对待估房产的影响因子进行等级量化得出待估房产影响因子量化值，训练单元存储的每个神经网络设定参数，在每个神经网络中以待估房产影响因子量化值为输入项得出每个神经网络对待估房产的估价，评估单元依照不同神经网络所得出的神经网络待估房产估价乘以预设权重值得出待估房产最终估价。本发明的有益效果是通过按照行政区、物业类型、片区、小区来确定神经网络，依据不同的神经网络来进行房地产估价，依据不同的情况来选择神经网络乘以不同的权重来确定最终的估值，可以提高估值的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 统计学 模型 房地产 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络统计学模型的房地产估值方法，包括下述步骤：S1:建立人工神经网络集群训练库，按照行政区、物业类型、片区、小区的分类方式建立神经网络集群训练库，包括，行政区神经网络、物业类型神经网络、片区神经网络和小区神经网络，将样本数据导入每个神经网络训练库，由此形成神经网络集群训练库；S2：确定每个神经网络训练库中每个样本的影响因子；S3：对每个神经网络训练库中每个样本的影响因子按照预设量化标准进行等级量化，得出每个样本影响因子量化值；S4：采用所述每个神经网络训练库中每个样本的影响因子量化值对神经网络进行训练，得出每个神经网络设定参数；S5：存储步骤S4确定的每个神经网络设定参数；S6: 依照步骤S3中的量化标准对待估房产的影响因子进行等级量化得出待估房产影响因子量化值，按照步骤S5存储的每个神经网络设定参数，在每个神经网络中以待估房产影响因子量化值为输入项得出每个神经网络对待估房产的估价；S7：选择步骤S6中不同神经网络所得出的神经网络待估房产估价乘以预设权重值得出待估房产最终估价。
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