基于神經網絡房地產價格指數的預測研究——研究表明,房地產價格指數常表現為非線性,要對它進行預測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經網絡能夠無限逼近非線性函數,所以本文便嘗試采用神經網絡模型作為預測的模型。本文具體運用的是基于誤差反向...

針對房地產價格與其影響因素之間的復雜、非線性關系,采用遺傳bp神經網絡作為房地產估價的技術方法,構建了基于遺傳bp神經網絡的房地產估價模型。結果表明:遺傳bp神經網絡算法在房地產估價中具有可行性,對提高房地產估價的精度有一定的實用價值。

房地產的物業管理,不僅是房地產投資、開發、建設、流通的自然延續,而且是房地產業中不可或缺的一個重要的子行業。是否具有一個機能健全、運行良好的物業管理服務系統,已成為衡量房地產業成熟程度的重要標志,并且將成為直接影響房地產業能否持續、快速、健康地發展的一個重要因素,物業管理的發展促進著房地產經濟的發展,加快建立適應社會主義市場經濟的物業管理服務業具有巨大意義。

伴隨城市建設的不斷更新與發展，房地產在眾多行業中加快了崛起的腳步。房地產在行業中具有一定的服務性，但其

房地產的物業管理,不僅是房地產投資、開發、建設、流通的自然延續,而且是房地產業中不可或缺的一個重要的子行業。是否具有一個機能健全、運行良好的物業管理服務系統,已成為衡量房地產業成熟程度的重要標志,并且將成為直接影響房地產業能否持續、快速、健康地發展的一個重要因素,物業管理的發展促進著房地產經濟的發展,加快建立適應社會主義市場經濟的物業管理服務業具有巨大意義。

房地產的物業管理,不僅是房地產投資、開發、建設、流通的自然延續,而且是房地產業中不可或缺的一個重要的子行業。是否具有一個機能健全、運行良好的物業管理服務系統,已成為衡量房地產業成熟程度的重要標志,并且將成為直接影響房地產業能否持續、快速、健康地發展的一個重要因素,物業管理的發展促進著房地產經濟的發展,加快建立適應社會主義市場經濟的物業管理服務業具有巨大意義。

隨著近年來整個樓市的快速發展,物業管理逐步走向專業化、社會化,物業管理的好壞成為樓宇增值的一個重要因素。物業價值分為物業自身價值和管理價值。一般來說,物業自身價值的漲跌,物業管理人員和屬主都是沒有辦法控制的,物業管理價值雖然也受某些外部條件的影響,但可以通過管理服務來使物業的價值發生變化。所以,主要是分析物業的管理價值,通過物業管理價值的提高來達到房地產物業保值增值的目的。

受世界金融危機的影響,中國許多城市的房價都出現了下降的趨勢,這與需求的下降有關,但不同城市有不同的特點,其未來走勢也會不同。我們通過聚類分析,對這些城市進行分類,找出其共同的特點,對其未來的變化進行預期。

將改進型bp網絡用于房地產估價,通過在識別階段對訓練樣本分類正確率問題的討論,提出運用歐氏距離對網絡的識別系統進行改進的方法。應用實例表明改進識別方法的bp網絡應用在房地產估價中能使待判樣本分類正確率從90.5%提高到100%,相應的估價誤差從1.7%降低到0.3%。

通過廣義回歸神經網絡對沈陽市房地產市場2003年至2009年相關數據進行訓練，采用逼近性最好的光滑因子0．1，對2010年和2011年的數據進行預測，并與真實數據進行對比，得出沈陽市房地產開發投資額、商品房均價及空置面積均在高位運行．由此判斷出沈陽市房地產市場仍處于繁榮期，但屬于后期階段，有出現房地產泡沫的可能，政府、房地產開發商、購房者應給予足夠關注．

文章通過分析調查影響自貢房地產市場的主要因素,基于bp神經網絡,結合自貢住宅市場的實際情況,建立兩類bp神經網絡預測模型:基于時間序列的趨勢預測模型、基于影響因素的回歸預測模型,預測了自貢房地產市場價格走勢。模擬預測2010年的結果證明了2011年房價預測的有效性,可為自貢城市建設的可持續發展提供有價值的指導意見。

將神經網絡技術和房地產市場分析預測相結合,建立了基于bp與elman神經網絡的實時動態的房地產市場泡沫預警模型,并以房地產市場數據為對象進行了預警模型的研究,并與bp網絡的評價結果作了比較。結果表明:該模型具有很好的預測潛能和廣泛的應用前景,用elman神經網絡進行評價的結果比bp網絡的評價結果更加精確。對解決房地產市場預警系統的非線性問題,為尋找更科學的房地產市場分析預測方法提供新的途徑。

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將ｂｐ神經網絡理論應用于房地產市場比較法價格評估，討論了網絡結構的設計、學習算法等問題；計算實例表明，應用神經網絡評估房地產價格具有方便、真實、可靠的特點。

房地產行業雖然在國內已經發展了幾十年,但是與國外相比發展時間仍然較短,同時也不夠成熟.特別是在物業管理之中,還存在著很多可以繼續改進的地方.為此,在文中分析了房地產物業管理的意義所在,并在此基礎上就如何進一步強化房地產物業管理提出幾點意見,以期可以更好的促進房地產物業管理水平的提升.

基于模糊神經網絡的房地產價格評估問題研究——提出了一種基于神經模糊揄系統的商品住宅價格評估模型，分析了影響商品住宅價格的因素，給出了商品住宅價格評估指標體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性...

研究目的:分析人工神經網絡應用于房地產估價的思路以及估價流程,采用matlab神經網絡工具箱函數編程來實現基于神經網絡的房地產估價模型的構建、訓練與仿真。研究方法:文獻資料法和案例分析法。研究結果:以訓練樣本為基礎,建立基于神經網絡的房地產估價模型,用測試樣本檢驗,得出估價模型的精度較高。研究結論:神經網絡對包含多種因素影響的房地產估價具有優勢,基于神經網絡的房地產估價模型具有很強的實用性和可操作性。

基于神經網絡房地產價格指數的預測研究(續)——研究表明,房地產價格指數常表現為非線性,要對它進行預測就必須利用一種能模擬非線性的模型。從理論上講,神經網絡能夠無限逼近非線性函數,所以本文便嘗試采用神經網絡模型作為預測的模型。本文具體運用的是基于誤差...

lvq神經網絡模型具有很好的模式識別特性,作者選取1995～2009年上海市房地產相關數據作為研究樣本,構建了基于lvq神經網絡的預警模型,經過訓練測試后,該模型具有良好的分類功能.仿真結果表明,利用lvq網絡進行模式識別是合適的,所構建的預警模型能夠有效地預測房地產危機.

提出了一種基于神經模糊推理系統的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性和可行性,為房地產價格評估提供了科學的方法。

日益高漲的房地產價格引發了人們對泡沫的激烈爭論。本文運用功效系數法計算了綜合預警系數,建立了基于bp神經網絡的房地產泡預警系統,引入了敏感性分析甄別各指標在預警系統中的重要程度,并且利用北京房地產市場數據對其泡沫進行實證分析,指出該系統對于防范房地產泡沫,評價房地產市場是否處于健康和諧運行狀態具有重要意義。

將人工神經網絡引入房地產估價領域,闡述了b—p神經網絡的原理和特點,并提出基于b—p神經網絡的房地產估價程序,為房地產估價提供了一種新的解決方法、一種新的思想。