基于GIS和BP神经网络房地产估价系统

摘要：国家对房地产领域的关注度和投资额的持续增长,房地产估价行业作为房地产行业的组成,也有了较快的发展。房地产估价理论不完善,估价效率较低,以及估价方法的不准确等都对房地产估价行业的发展有一定影响。因此,对估价理论及估价方法研究具有一定的理论和现实价值。在国内外房地产估价现状的基础上,国内房地产估价的特点和方法,利用BP神经网络和特征模型建立估价模型,并将该模型与GIS集成,从而建立基于专业估价模型的房地产地理信息系统。论文介绍了房地产估价的基本理论及基本方法,阐述了人工神经网络的基本理论及BP神经网络的改进算法；其次利用BP神经网络超强的学习能力和对非线性关系的处理能力,借助MATLAB软件L-M算法对BP神经网络改进,并对训练样本(交易案例)训练；然后利用测试样本对训练好的BP网络验证,同时将训练好的BP网络作为依据,构建特征估价模型,再以该估价模型为基础,对房地产估价系统系统结构设计、系统数据库设计和系统功能模块设计,以VS2008为开发工具、C#为开发语言、ArcGIS9.3为开发平台,实现了基于GIS和BP神经网络的房地产估价系统。系统应用,该系统基本实现了估价项目的空间数据和属性数据的查询、添加、编辑、输出等功能,达到了利用BP网络和GIS技术辅助估价的研究目的,为房地产估价工作了新的估价方法和的决策依据。关键词：房地产估价论文特征模型论文BP神经网络论文GIS论文

摘要3-4

Abstract4-6

章 绪论6-12

1.1 研究背景6-7

1.2 研究的目的及7-8

1.3 国内外研究现状8-10

1.4 研究思路及主要内容10-12

章 房地产估价理论与基本估价方法分析12-29

2.1 房地产与房地产12-13

2.2 房地产估价13-15

2.3 房地产估价方法15-29

章 神经网络理论基础29-43

3.1 生物神经网络29-30

3.2 人工神经网络30-37

3.3 BP神经网络37-43

章 基于神经网络的房地产特征估价模型构建43-64

4.1 特征模型43-44

4.2 神经网络用于房地产估价的可行性44-45

4.3 估价模型的建立45-64

第五章 基于GIS和BP神经网络的房地产估价系统的设计与开发64-79

5.1 系统设计64-65

5.2 系统数据库设计65-67

5.3 系统的开发与实现67-79

第六章 总结和展望79-81

6.1 研究成果79

6.2 工作展望79-81