基于遗传神经网络的城市住宅地价评估--以南京市为例
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·研究综述 | 第12-22页 |
| ·土地价格内涵研究 | 第12-13页 |
| ·城镇住宅土地价格影响因素研究 | 第13-17页 |
| ·城镇土地估价技术研究 | 第17-18页 |
| ·遗传神经网络研究 | 第18-22页 |
| ·研究思路、内容与技术路线 | 第22-25页 |
| ·可能的创新与不足 | 第25-27页 |
| ·可能的创新 | 第25页 |
| ·不足之处 | 第25-27页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第27-34页 |
| ·相关概念及理论 | 第27-30页 |
| ·网格地价 | 第27页 |
| ·地租理论 | 第27-28页 |
| ·地价理论 | 第28-29页 |
| ·区位理论 | 第29页 |
| ·土地供需理论 | 第29-30页 |
| ·城市土地价格影响因素 | 第30-32页 |
| ·城市土地价格影响因素分类 | 第30-31页 |
| ·城市土地价格影响因素具体内容 | 第31-32页 |
| ·我国城市土地估价发展 | 第32-34页 |
| 第三章 基于遗传神经网络的城镇地价评估模型构建 | 第34-48页 |
| ·遗传神经网络评估的基本原理 | 第34-39页 |
| ·BP神经网络 | 第34-36页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第36-37页 |
| ·应用遗传神经网络进行地价评估的基本原理 | 第37-39页 |
| ·基于遗传神经网络的地价评估模型构建 | 第39-46页 |
| ·地价评估的三层BP神经网络模型设计 | 第39-43页 |
| ·遗传算法优化网络设计 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 实证研究 | 第48-80页 |
| ·研究区概况 | 第48页 |
| ·评估基本思路 | 第48-49页 |
| ·基础数据获取 | 第49-58页 |
| ·样点地价内涵及数据来源 | 第50-51页 |
| ·网格地价影响因素及因子量化 | 第51-58页 |
| ·南京市住宅地价评估模型 | 第58-64页 |
| ·样本数据预处理 | 第58页 |
| ·网络结构确定 | 第58-61页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络 | 第61-64页 |
| ·基于遗传神经网络模型的南京市住宅地价评估 | 第64-77页 |
| ·测试样本集训练结果 | 第64-66页 |
| ·模型对比分析 | 第66-68页 |
| ·南京市城镇地价评估 | 第68-77页 |
| ·本章小结 | 第77-80页 |
| 第五章 结论与展望 | 第80-82页 |
| ·结论 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 附录 | 第88-94页 |
| 附录A 遗传算法优化BP神经网络函数代码 | 第88-91页 |
| 附录B BP神经网络训练代码 | 第91-92页 |
| 附录C 南京市地价评估(预测)代码 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
