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人工神经网络模型在住宅类二手房价格评估中的应用研究--以重庆市巴南区为例

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 导论第10-15页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的及意义第11-12页
        1.2.1 研究目的第11页
        1.2.2 研究意义第11-12页
    1.3 研究内容及技术路线第12-13页
        1.3.1 研究内容第12页
        1.3.2 技术路线第12-13页
    1.4 研究方法第13-14页
    1.5 可能的创新点第14-15页
第2章 相关理论与文献述评第15-23页
    2.1 相关理论第15-16页
        2.1.1 地租理论第15页
        2.1.2 地价理论第15页
        2.1.3 房地产价格理论第15-16页
    2.2 国内外研究现状及述评第16-23页
        2.2.1 关于二手房市场的研究第16-18页
        2.2.2 关于二手房评估的相关研究第18-20页
        2.2.3 人工神经网络在房地产市场中的应用第20-21页
        2.2.4 简要评述第21-23页
第3章 二手房价格影响因素与评估现状第23-27页
    3.1 二手房价格影响因素第23-24页
        3.1.1 一般因素第23页
        3.1.2 区域因素第23页
        3.1.3 个别因素第23-24页
    3.2 住宅类二手房评估现状第24-26页
        3.2.1 比较法第24页
        3.2.2 成本法第24-25页
        3.2.3 收益法第25-26页
    3.3 小结第26-27页
第4章 人工神经网络模型理论基础及其改进第27-32页
    4.1 神经网络的基本概念第27-28页
        4.1.1 生物神经元第27页
        4.1.2 人工神经元第27-28页
    4.2 人工神经网络模型第28-29页
        4.2.1 神经网络的网络结构第28页
        4.2.2 神经网络的学习第28-29页
    4.3 BP神经网络第29-30页
        4.3.1 BP神经网络模型结构第29页
        4.3.2 BP神经网络学习算法第29-30页
    4.4 BP神经网络的不足及改进第30-31页
        4.4.1 BP神经网络的缺陷第30页
        4.4.2 BP神经网络的改进第30-31页
    4.5 小结第31-32页
第5章 神经网络模型在住宅类二手房评估中的应用第32-49页
    5.1 神经网络模型用于二手房价格评估的可行性第32页
    5.2 住宅类二手房价格评估指标体系的建立第32-34页
    5.3 基于神经网络的二手房估价模型设计第34-35页
        5.3.1 样本的收集和选取第34页
        5.3.2 神经网络拓扑结构及参数的确定第34-35页
        5.3.3 网络的训练和测试第35页
        5.3.4 对估价对象进行评估第35页
    5.4 Matlab神经网络工具箱第35-36页
    5.5 二手房价格评估神经网络模型程序实现第36-44页
        5.5.1 数据的准备及处理第36-37页
        5.5.2 BP网络训练过程及结果第37-42页
        5.5.3 BP网络测试过程及结果第42-43页
        5.5.4 结果分析第43-44页
    5.6 与现有主要估价方法的比较研究第44-48页
        5.6.1 神经网络模型的应用第45-46页
        5.6.2 比较法的应用第46-48页
    5.7 小结第48-49页
第6章 结论与展望第49-51页
    6.1 主要研究工作与结论第49页
    6.2 不足与展望第49-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-55页
附录Ⅰ 样本量化值及交易单价第55-59页
附录Ⅱ 比较法测算过程第59-64页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第64页

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