住宅房地产价格评估的空间型BP神经网络模型

住宅房地产价格与交通、环境等各类影响因子之间存在着非线性复杂关系,住宅价格的空间自相关性对住宅价格建模也有重要的影响。考虑到住宅价格的空间自相关性,构建了3种空间型BP神经网络模型,并利用遗传算法(GA)进行模型训练。第一种空间型模型的输入层神经元为样本坐标,第二种空间型模型的输入层神经元为空间滞后向量,第三种空间型模型的输入层神经元既包括样本坐标也包括空间滞后向量。以武汉市为例进行实证分析,选取了2010年291个住宅价格样本。实验结果表明,空间型BP神经网络模型的拟合精度优于普通BP神经网络模型及空间滞后模型,其中第三种空间型BP神经网络模型效果最优,输出结果与实际价格相关性达86.69%,均方根误差明显小于其他模型。     

一种新的基于云模型的宗地地价评估方法

利用云模型发生器和云不确定性推理实现地价影响因素语言值的定性定量转换,在此基础上,结合多元线性回归模型,对地价影响因素量化值和地价进行回归分析,提出了一种新的宗地地价评估方法,并进行了实例分析.     

基于GIS和PCA的住宅房产特征价格模型

本文针对房产特征价格估价模型特征变量量化和函数拟合不准确的问题,提出了基于GIS和PCA建立住宅房产特征价格模型的思路:利用GIS管理分析功能辅助特征变量量化,避免了量化的主观随意性,提高量化精度;利用PCA方法提取房产特征变量量化值的主成分,然后进行拟合分析,从而解决函数拟合中变量相关性问题,提高了函数拟合准确性;以构建的模型为基础开发了房产估价决策支持系统软件,最后利用该软件系统对赣州房产进行估价实践,表明该模型能有效提高房产估价精度和可信度。     

城市居住人口密度估算模型的研究

本文主要讨论了在航空遥感调查获得的土地利用现状图基础上，运用ＧＩＳ技术，建立城市土地利用与人口空间数据库，进行居住人口密度估算。文中通过对国内外现有的人口估算方法的分析，建立了一种居住用地面积与人口的线性相关数学模型。该模型以人口普查获得的区或街道人口总数为标准，采用最小二乘线性回归方法，求出各种居住类型下人口密度值的最佳解。并以上海市普陀区为例，详细讨论了模型具体运用中出现的若干问题与解决方法，获得了较为满意的结果。     

新增设施区位模型在 GIS城市反恐救援中的应用

区位是人文(经济)地理学的核心概念,区位分析是地理学的重要研究内容,设施区位分析作为传统区位分析的一个分支,正是当前学术界研究的热点。本文首先介绍了新增设施区位模型的概念,并结合GIS技术对新增设施区位问题进行了研究,其次介绍了新增区位可计算模型及其算法,最后利用模型对某城市反恐救援点的最佳区位选择进行了研究。     

基于特征价格模型的农村土地征收价格影响因素研究

在分析我国农村土地征收市场现状和农村土地征收价格影响因素的基础上,以天津市环城3个近郊区为例,收集市场案例256宗,选择影响因素13个,采用SPSS12.0进行多元回归,构建了两种形式的特征价格模型,重点分析了影响因素对价格的作用机制。     

基于GIS空间分析的对策论应用模型研究

本文探讨了ＧＩＳ空间分析支持下的对策论多元合作对策费用分摊策略模型实现。介绍了模型在电网建设和大气环境污染防治多元决策领域中的应用实例。     

融合多源时空数据背景下的城市火灾危险性评估研究

通过选取城市火灾风险评价对象,展开针对性调研,在大数据分析思想的指引下,将相互关系作为因果关系,并通过多源数据分析对评价指数权重、得分进行率定,从而获取了福州市城区的火灾风险时空分布图。首先通过高德地图API对火灾事故历史出警数据进行地址分析,得到福州市区历史火灾事故的分布情况;再结合城市用地结构、土地使用特征、居民生活火力图等多源异构资料,探讨其与城市火灾空间划分的关联;最后以福州地区为例,建立具备完整数学基础的火灾风险评价体系和火灾风险动态评价方法,为城市消防规划管理提供基础数据。     

基于BP神经网络的霍普菲尔德模型改进研究

为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。     

基于动态格网的基准地价评估模型

随着格网技术在土地价格评估领域的不断发展,格网的划分可以对基准地价的评估起一定的支撑作用,并也可为城市规划管理、投资决策、商业选址、房地产地价等领域提供一定的依据。本文在方格网法评估商用土地基准价格的基础上,引入GIS格网技术,将格网与土地资源的分析管理结合起来,提出了基于动态格网的基准地价评估模型。根据最初的格网边长初始值,进一步计算格网内偏差百分值,利用格网内偏差百分数不断修正格网边长的大小使其满足误差范围,确定最佳格网边长,计算格网单元的基准地价。     

融合多源时空数据的城市火灾危险性评估

城市层面的火灾风险评估主要包括火灾危险性、危害性及救援能力等方面。本文选取火灾危险性评估进行针对性研究,在大数据思维的指导下,以相关关系代替因果关系,采用多源数据对评估指标权重、分值进行率定,得出福州市城区火灾危险性时空分布图。首先利用高德地图API对消防历史出警记录进行地址解析,将近万条火灾出警地址空间落点,获得福州市历史火灾空间分布;然后综合城市用地性质现状、用地开发性质、人口分布热力图等多源异构数据,探索其与历史火灾空间分布的相关性;最后以福州城区为例,初步实现具有充分数理支撑的火灾危险性评估方法,形成火灾危险性动态评估成果,为城市消防规划等提供支撑和依据。     

多尺度GTWR城市住宅价格建模与分析

尺度、时间、空间距离一直是制约地理时空加权回归模型求解精度的关键.本文基于欧氏距离约束和路网距离约束,将多尺度扩展到时空地理加权回归方法的建模中,以检验多尺度GTWR模型的改进性能,同时验证路网距离约束在多尺度GTWR模型中的优越性.以2015—2018年成都市主城区商品房社区作为案例对象,将多尺度GTWR与GTWR在拟合优度(R2)、残差平方和(RSS)及AIC等方面进行比较.试验结果表明,与GTWR相比,多尺度GTWR对影响住宅价格的自变量提供了更有效的解释,同时路网距离的使用也提高了模型的合理性.在基于欧氏距离约束和路网距离约束方面拟合优度分别提升了0.123和0.208,RSS和AIC值得到了有效的降低.相比于使用欧氏距离约束的GTWR与多尺度GTWR模型,路网距离约束的GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.007,多尺度GTWR(RD)模型的拟合优度提高了0.092,基于路网距离的计算结果进一步证实了多尺度GTWR模型的正确性,也进一步证明了综合考虑尺度、时空距离后的多尺度GTWR具有很好的通用性.     

基于GIS空间分析的对策论应用模型研究

探讨GIS空间分析支持下的对策论我元合作对策费用分摊策略模型实现。介绍模型在电网建设和大气环境污染防治多元决策领域中的应用实例。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素北大核心CSCD

针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。     

地理信息系统(GIS)与房地产评估专业模型的结合

房地产评估专业模型可以在计算机的支持下进行各项工作 ,但缺乏空间与属性数据统一管理的能力 ,将其与地理信息系统结合 ,充分利用二者的特点 ,优势互补 ,可以极大地提高房地产评估的技术水平。讨论了二者结合的优越性及其结合途径     

房产特征价格估价模型研究及应用

特征价格理论是西方经济学中为研究异质商品的价格而提出的一种理论,在实践中得到广泛应用。为提高房产特征价格估价模型特征变量量化的准确性,提出了利用GIS技术重新构建房产特征价格估价的新模型。本文对该模型进行了具体建模和编程实现,并以该模型为基础开发了房产估价系统。最后利用该系统对赣州某房产进行了估价实践,表明该估价模型能够提高房产估价的效率和准确性。     

城市基准地价评估回归模型分析与改进

从分析现行基准地价回归建模的必要性入手,分析了建模存在的问题,研究了基准地价经济内涵、模型参数和影响因素层次的有关问题,在此基础上提出了基准地价建模的新思路,并改进了基准地价修正系数法。     

顾及空间异质性的自回归模型应用研究北大核心CSCD

针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。     

基于改进的SVR-GRNN风暴潮灾害损失组合评估模型

风暴潮灾害是制约我国海洋开发和海洋经济发展的重要因素,也是海洋预防的重点难点问题.在风暴潮灾害损失评估这一领域,对组合评估模型的研究较少.以浙江省为例,整理收集了1990—2020年间记录完整的29个风暴潮历史灾情数据,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)分别对支持向量回归(Su...     

大坝安全监测统计模型的比较与选择

统计模型在大坝安全监测资料分析中占有重要地位,是建立混合模型的基础。本文从统计模型选择的角度出发,对多元线性回归、逐步回归以及偏最小二乘回归的应用特点和效果进行了探讨,其中偏最小二乘回归是一种旨在消除多重相关性的新型回归技术。本文重点结合某水电站大坝安全监测资料,从模型解释能力、统计参数的检验、拟合和预测效果、效应量的分离等方面对上述三种回归方法进行了比较性研究,得出了一些有益的结论。