引入深度学习的城市基准地价评估模型研究
引入深度学习的城市基准地价评估模型研究
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DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
罗平
中科院分区：
文献类型：
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作者：
王华;罗平
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。