基于遗传神经网络的城镇住宅地价评估研究——以南京市为例
本研究通过模拟城市住宅地价与其影响因素之间的复杂关系,利用网格技术和遗传神经网络等的研究方法,理论结合实际对城镇住宅地价评估进行了研究。研究发现商业因素、交通因素、基础设施因素和环境因素4大微观影响因素是影响城镇住宅地价的主要因素;遗传神经网络模型兼具非线性映射、全局优化和泛化等能力,理论上能够实现对城镇住宅地价的评估。本研究以南京市为例,利用样本数据构建的遗传神经网络评估模型对住宅地价的模拟误差均控制在2%以内,并且通过与其他模型的对比分析显示了其在地价评估方面的先进性和优越性。
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