融GIS和BP神经网络的住宅房产评估模型

针对房产税征收对住宅房产价格批量评估的需求问题,该文提出融合GIS和BP神经网络的住宅房产批量评估模型。该模型以特征价格理论为依据,利用GIS数据分析方法构建了16个住宅房产价格的影响因子及量化指标,对房产交易案例库及待估房产进行批量量化,然后利用BP神经网络挖掘房产估价因子与价格之间的对应关系,对量化的待估房产进行批量评估,并开发了相应的软件系统。该文以赣州市章贡区10处待估房产为例,对模型进行验证。结果表明,估算出的房产价格与实际成交价格接近,模型具有较高准确性。     

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。     

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。     

倾斜摄影与三维GIS在房产估价中的研究

地理信息系统(GIS)技术强大的空间分析与属性数据处理能力,使得GIS技术被越来越多地应用于房产估价行业,然而,二维GIS技术难以表达具有大量空间属性信息的房产数据.本文首先利用倾斜摄影测量技术获取影像数据,依据影像数据生产城市区域的实景三维模型,然后采用三维GIS空间分析,通过对城市实景三维模型进行景观分析,获取对房产估价有重要影响的景观可视范围的量化信息,从而为房产估价提供了更为直观、科学、准确及立体化的数据支撑.     

基于C5.0决策树的征收房屋价值评估模型研究

运用批量页面解析技术,依托互联网、政务网大数据,获取影响房价的各类因子指标。基于C5.0决策树分类模型,通过分析各类因子指标和房价的变化规则,构建征收房屋价值评估模型;通过将该评估方法和模型应用到武汉市某房屋征收项目的预评估和分户评估中,并与实际补偿方案进行比较,结果表明该模型具有较高的准确性,能够在实际的房屋征收评估中进行应用。     

GIS改进市场比较法估价的研究与实践

市场比较法是房产估价的常用方法之一,传统的市场比较法估价模型存在大量人为主观因素的影响.本文利用GIS技术,对传统估价模型进行了改进,并依据估价模型建立了估价系统,通过系统应用,结果表明系统可对市场比较法各流程进行控制,减少了人为主观因素的影响,从而使房地产估价更加科学化,估价结果更加可信.     

房产基础测绘和GIS在武汉市存量房计税价格评估中的应用

存量房计税价格评估必须以详实的基础数据为支撑,其数据的获取与分析必须借助基于房产基础测绘和GIS的空间分析技术。笔者所在单位承担的房产基础测绘和GIS平台的建设,为武汉市以市场法基本原理结合空间分析技术构建的评估模型提供了精准的技术支撑,今后应在建立全面立体的评估模型实现GIS空间数据的时态性系统等方面开展研究与实践。     

房地产计税价格批量评估实证研究

结合批量评估的技术思路,以深圳市二手住宅计税价格批量评估为例,构建了以长期趋势法,成本法为基本原理,结合地理信息技术(GIS)的批量评估模型,并提出研究结论与未来发展设想.     

基于区域特征的城市住宅价格评估模型

针对传统住宅价格模型不足,根据地学区位理论,将区域经济因素引入特征价格模型,提出了基于区域特征的城市住宅价格评估模型.依托郑州市数字房产数据库,选取2007～2010年新建商品房买卖合同数据,利展GIS技术获取样本的位置、距离信息,采用多元线性回归方法对该模型进行了验证.结果表明住宅价格与区域经济、位置特征、邻里特征、...     

房地产整体估价中价格关联体系建立的新方法

针对传统的房地产整体估价系统中的价格关联体系存在矛盾并且受到人为因素影响较大的问题,该文提出了一种基于平差模型的价格体系建立算法。利用平差模型建立价格关联体系,解决了传统方法建立的价格体系的内部矛盾,减弱了房地产估价多因素定量分析过程中的人为因素影响,提高整体估价模型的可靠性。基于房地产实测数据的实验结果表明:利用平差模型建立整体估价的价格关联体系,增强了房地产整体估价体系的适用性,进一步实现房价快速、科学的评估。     

GIS在土地价格评估中的应用

随着房地产市场的发展,传统的评估方式已经不能满足目前的市场需求。本文从技术角度探讨了GIS在土地价格评估系统的应用,并给出以V isual Basic作为开发工具,SuperMap GIS组件技术为后台,建立土地价格评估系统的设计思想和方法。     

基于天地图的房产智能评估系统设计与实现

针对传统房产评估存在的不足,本文将互联网与房产评估相结合,建立房产评估门户网站,通过互联网、大数据实现房产评估的自动化、智能化。同时将房产评估与GIS相结合,引入天地图,利用其提供的地理信息和服务编程接口,实现地理位置可视化、用户定位、路线规划等功能,解决了房地产评估只能依赖评估师的现状,减少了传统房产评估所产生的人为误差,提高了房产评估的效率。同时,丰富的地图服务为用户、房屋经理人提供了基于地理位置的房产评估智能平台。     

基于相关性分析的GRNN在房地产估价中的应用

介绍了广义回归神经网络的原理,利用深圳市景田区房地产数据建立价格预测模型。为减少房地产估价过程中人为因素的影响,先从选取的12种影响因子分别对房地产价格做相关性分析,然后选出影响因子显著的6个作为网络输入。通过与传统的BP神经网络作比较,优化网络输入后的GRNN的预测效果更好,更有利于房地产市场的估计分析。     

Study on applying optimal path to land valuation

As an important role in the urban land price system, the basic land price appraisal directs and reflects all kinds of land price in the real estate market. Using geographic information systems (GIS) with algorithms and powerful analysis functions to valuate land will improve the rationality and convenience of land valuation. The objective of the study on basic land price using the optimal path algorithm is to decrease the manmade error, enhance automatization, avoid make inconvenience by roadblock object.     

GIS技术在房地产估价中的实践与应用

房地产行业的不断发展,房地产估价业务量日趋增多,估价的覆盖范围更加广泛,估价的难度、复杂度也越来越大,文章从房地产估价的特点及存在的问题出发,研究探讨将地理信息系统（GIS）应用于房地产估价系统的必要性及可行性,提出GIS房地产估价系统的主要功能模块,该系统对房地产估价业乃至整个房地产市场的发展必产生积极作用。     

Study on applying optimal path to land valuation

Introduction Thebasiclandpriceistheaveragepriceofev eryequalparceloreverylandclassspecifiedby thegovernment,accordingtodifferentuseof landsuchascommerce,industry,residence,etc.Asanimportantroleplayingintheurban landpricesystem,thebasiclandpriceinstructs a…     

GIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region,Indian Himalaya

Avalanches are behind the majority of fatalities and heavy damage to property in snow-covered mountainous terrain like Himalaya. Recognizing avalanche susceptible areas and publication of avalanche susceptibility maps assist decision-makers and planners to execute suitable measures to reduce the avalanche risk. The present study is an attempt to prepare an avalanche susceptibility map of the Nubra valley region using multi-criteria decision analysis–analytical hierarchy process model in GIS environment. The most prominent avalanche occurrence factors used in this model are slope, aspect, curvature, elevation, terrain roughness and ground cover. ASTER GDEM V2 and Landsat 8 satellite imagery were used to generate considered factors. For validation of the results, prediction rate/accuracy is calculated using the avalanche inventory map of documented avalanche locations. To calculate the prediction accuracy, area under the ROC curve (ROC-AUC) method has been used. The prediction accuracy of the validation results using ROC-AUC shows 91%.