【摘 要】
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随着社会经济的快速发展、基础设施建设的完善,城镇土地质量与地价水平也在随之不断变化。城市地价评估工作对政府规划土地市场、土地定级、优化土地资源利用等方面的重要性日益显著,只有对城市地价进行实时准确的观测,才能及时反映地价空间分布规律及实际地价水平,满足土地市场发展的需要。传统评估方法在进行城市全域地价评估时使用限制较大、评估效度及精度均有待完善,因此本文尝试将人工智能技术引入地价评估领域进行方法探
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随着社会经济的快速发展、基础设施建设的完善,城镇土地质量与地价水平也在随之不断变化。城市地价评估工作对政府规划土地市场、土地定级、优化土地资源利用等方面的重要性日益显著,只有对城市地价进行实时准确的观测,才能及时反映地价空间分布规律及实际地价水平,满足土地市场发展的需要。传统评估方法在进行城市全域地价评估时使用限制较大、评估效度及精度均有待完善,因此本文尝试将人工智能技术引入地价评估领域进行方法探究,以期望推动我国土地估价工作的发展。本文以BP神经网络方法为基础,依托Arc GIS技术构建城市住宅网格地价影响因子空间数据库,基于BP神经网络方法的非线性映射能力及泛化能力优势,构建城市住宅网格地价与其影响因子关系的地价评估模型,并以徐州市主城区为研究区域进行实证分析,验证应用BP神经网络进行城市住宅网格地价评估的适用性及先进性。论文成果:（1）根据城市住宅地价影响因素分类体系及地价相关理论,科学选取了商业、交通、基础设施和环境四个维度影响因素,并细化为商服繁华度等10组影响因子,进而基于Arc GIS平台提供的成本距离制图等工具成功建立了徐州市地价影响因子空间数据体系。（2）引入L-M算法对标准BP网络存在的局限性进行了优化改进,应用改进后的BP神经网络科学模拟住宅网格地价及其影响因子之间的非线性关系,理论上阐述了建模的科学性及可行性。（3）以徐州市主城区为例,利用150组样本数据构建BP神经网络地价评估模型,得到测试集的预测地价相对误差均值为2.528%,与回归模型及基准地价修正法的估值结果进行误差对比,验证了BP神经网络在地价评估领域的适用性及精确性。该论文有图14幅,表21个,参考文献82篇。
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