[发明专利]一种基于人工神经网络的模糊宗地地价评估方法在审
| 申请号： | 201811133995.3 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109360018A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 王华;殷君茹;陈启强;黄伟;李志刚 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业学院 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 郑园;栗改 |
| 地址： | 450002 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于人工神经网络的模糊宗地地价评估方法，其步骤如下：根据待估宗地性质中挑选因子构建土地评估特征体系；搜集市场交易资料，构建地价样本数据集并利用z‑score方法对样本特征数据进行归一化处理；利用BP人工神经网络对样本集进行训练并提取每一特征因素的权重参数；选用类别法或阈值法建立隶属函数，构建特征因素隶属度矩阵；利用贴近度计算交易案例之间的贴近程度，根据贴近度大小筛选出比较案例；修正比较案例的地价，基于贴近度加权方法计算待估宗地价格。本发明能够获得更高的地价评估精度，对于高额度的土地评估具有很大的意义，能够使土地经济活动更加公正、合理，为土地市场经济的健康可持续发展做出贡献。 | ||
| 搜索关键词： | 贴近度 构建 人工神经网络 评估 特征因素 土地 健康可持续发展 矩阵 归一化处理 模糊 经济活动 隶属函数 评估特征 权重参数 市场交易 样本数据 样本特征 地价格 隶属度 样本集 阈值法 加权 搜集 筛选 修正 交易 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工神经网络的模糊宗地地价评估方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：根据待估宗地性质从一般因素、区域因素、个别因素中挑选相关性高、易量化的因子作为特征因素构建土地评估特征体系；步骤二：搜集市场交易资料根据土地评估特征体系构建地价样本数据集，利用z‑score方法对样本特征数据进行归一化处理，并将原始样本集合按照设定比例随机拆分为训练样本集和测试样本集，给定所有样本地价标签；步骤三：利用BP人工神经网络模型对训练样本集和测试样本集进行训练，提取地价样本数据集中每一特征因素的权重参数；步骤四：选用类比法和阈值法建立隶属函数，构建交易案例和待估宗地的特征因素隶属度矩阵；贴近度和特征因素的权重参数计算交易案例与待估宗地之间的贴近程度，根据贴近度大小直接筛选可供比较的交易案例作为比较案例；步骤五：利用贴近度衡量比较案例对待估宗地价格的差异影响程度修正比较案例的地价，基于贴近度加权方法计算待估宗地价格。
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