| 引入深度学习的城市基准地价评估模型研究 |
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| 引用本文： | 王 华,罗平,张杰. 引入深度学习的城市基准地价评估模型研究[J]. 中国土地科学, 2018, 32(9): 59-65 |
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| 作者姓名： | 王 华 罗平 张杰 |
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| 作者单位： | 国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41601418）；国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题（KF-2016-02-014）；河南省科技攻关项目资助（172102210539）；河南省科技攻关项目（162102210059）。 |
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| 摘 要： | 研究目的:为全面表征影响因素与土地价格之间的复杂函数关系,提高城镇基准地价预测精度,研究一种更精准的地价评估方法。研究方法:提出一种基于深度学习思想的城市基准地价评估方法,通过实例法验证模型的可行性和有效性。研究结果:(1)与BP神经网络、支持向量机这类浅层学习模型相比,DBN的深层网络结构明显能够更好地挖掘城市地价样本集的深层特征,获得更好的评估精度;(2)DBN的无监督训练框架能够利用少量的训练样本获得较高的评估精度,并且随着无标签样本的增加模型评估精度也逐渐提高。研究结论:DBN模型能够精准拟合地价影响因素和土地价格之间的复杂关系,对于基准地价评估工作具有重要的实际应用意义。
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| 关 键 词： | 土地经济；城市基准地价；地价评估；深度学习；深度置信网络；武汉市 |
| 收稿时间： | 2018-04-22 |
| 修稿时间： | 2018-07-10 |
A New Appraisal Model for Urban Land Benchmark Price basedon Deep Learning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | land economy urban land benchmark price land price appraisal deep learning deep belief network Wuhan City |
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