| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 房地产评估的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 神经网络研究与应用现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 BP神经网络在房地产评估中的应用 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究内容与思路 | 第19-20页 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 | 第20页 |
| 1.4 预期的成果和可能的创新点 | 第20-23页 |
| 1.4.1 预期成果 | 第20页 |
| 1.4.2 可能的创新点 | 第20-23页 |
| 第2章 房地产评估的相关理论与方法 | 第23-35页 |
| 2.1 房地产评估的基本理论 | 第23-26页 |
| 2.1.1 房地产的概念及房地产的价格 | 第23-24页 |
| 2.1.2 房地产的分类 | 第24页 |
| 2.1.3 居住房地产的类型及特点 | 第24-26页 |
| 2.2 房地产评估的方法 | 第26-29页 |
| 2.2.1 房地产评估常用的方法及其适用范围 | 第26-27页 |
| 2.2.2 居住房地产的估价方法及优缺点 | 第27-29页 |
| 2.3 BP神经网络理论 | 第29-33页 |
| 2.3.1 BP神经网络的基本概念与特点 | 第29-32页 |
| 2.3.2 BP神经网络在房地产评估中的可行性 | 第32-33页 |
| 2.3.3 BP神经网络在房地产评估中的优越性 | 第33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 房地产价值评估指标体系构建 | 第35-47页 |
| 3.1 房地产价格的影响因素 | 第35-38页 |
| 3.1.1 政策因素 | 第35-36页 |
| 3.1.2 经济因素 | 第36页 |
| 3.1.3 人口因素 | 第36-37页 |
| 3.1.4 环境因素 | 第37页 |
| 3.1.5 区位因素 | 第37页 |
| 3.1.6 实体因素 | 第37-38页 |
| 3.1.7 心理因素及其他 | 第38页 |
| 3.2 居住房地产价值评估指标体系 | 第38-42页 |
| 3.2.1 居住房地产价值评估关键影响因素指标集 | 第38-39页 |
| 3.2.2 指标体系量化 | 第39-41页 |
| 3.2.3 归一化和同趋势化处理 | 第41-42页 |
| 3.3 学区房价值评估指标体系优化 | 第42-46页 |
| 3.3.1 学区房的成因与社会效应 | 第42-43页 |
| 3.3.2 学区房的指标优化 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于BP神经网络的房地产评估模型构建 | 第47-60页 |
| 4.1 BP神经网络原理 | 第48-55页 |
| 4.1.1 神经元模型 | 第48-50页 |
| 4.1.2 BP神经网络的结构 | 第50-51页 |
| 4.1.3 BP神经网络的学习机制 | 第51-53页 |
| 4.1.4 三层BP神经网络的计算原理 | 第53-55页 |
| 4.2 BP神经网络的设计 | 第55-58页 |
| 4.2.1 输入层和输出层的设计 | 第55页 |
| 4.2.2 隐含层的设计 | 第55-57页 |
| 4.2.3 网络结构参数的确定 | 第57-58页 |
| 4.3 MATLAB对房地产评估BP神经网络模型的实现 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 实证研究 | 第60-71页 |
| 5.1 数据搜集与处理 | 第60-63页 |
| 5.1.1 数据的搜集 | 第60-61页 |
| 5.1.2 数据分析与处理 | 第61-63页 |
| 5.2 BP神经网络训练 | 第63-67页 |
| 5.2.1 数据输入与整理 | 第63-64页 |
| 5.2.2 模型的初步训练 | 第64-65页 |
| 5.2.3 模型的检验 | 第65-67页 |
| 5.3 模型优化 | 第67-69页 |
| 5.3.1 隐含层数的优化 | 第67页 |
| 5.3.2 隐含层节点数的优化 | 第67-68页 |
| 5.3.3 传递函数的优化 | 第68页 |
| 5.3.4 训练函数的选取 | 第68页 |
| 5.3.5 指标体系优化 | 第68-69页 |
| 5.4 模型结果与交叉检验 | 第69-70页 |
| 5.4.1 模型结果 | 第69页 |
| 5.4.2 五折交叉检验 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附表A | 第75-88页 |
| 附表B | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |