人工神经网络提升基准地价评估精度与新策略

人工神经网络的基准地价评估方法研究主要探讨了如何将这一先进的计算机科学技术应用于房地产领域的核心问题。基准地价评估是房地产市场中的关键环节，它旨在确定在特定时间和地点，按照法定条件，不同用途的土地使用权的平均价值。这个过程涉及多种因素，如土地级别、开发程度、用途（商业、住宅或工业）、繁华程度、交通条件、基础设施及环境人口等，这些因素交织影响着土地的价值。 传统的基准地价评估方法通常依赖于土地定级技术，结合市场交易价格数据，通过样点均价、定级因素作用的总分值与样点地价的关系模型，或者直接建立土地级别分值与样点地价的数学模型来进行。然而，这些方法可能存在数据处理不充分、模型精度不稳定等问题，因为基准地价评估本身的复杂性和多变量特性。 人工神经网络作为模仿生物神经系统功能的计算模型，以其自适应学习、非线性处理和大规模数据处理能力，为基准地价评估提供了新的可能性。它能够通过训练数据自动学习并捕捉到各种因素之间的潜在关联，从而提高评估的准确性。这种方法尤其适用于处理诸如基准地价这种涉及多维度信息、高度非线性关系的问题。 刘耀林教授的研究不仅提出了一种基于人工神经网络的新型评估模型，还探讨了算法的改进策略，旨在优化模型的性能，减少评估误差。通过实例分析，人工神经网络方法被证实具有客观、准确且通用的特点，能够更好地反映土地市场的实际价值，为基准地价评估提供了一种更为科学和高效的方法。 总结来说，人工神经网络在基准地价评估中的应用，不仅革新了传统的评估手段，而且提高了评估的精度和效率，有助于推动房地产市场的健康发展。随着技术的进步和数据的丰富，人工神经网络有望成为基准地价评估领域的重要工具。