基于支持向量机的房地产估价方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 理论基础 | 第17-36页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·统计学习理论基础 | 第18-21页 |
| ·VC 维 | 第18-19页 |
| ·经验风险最小化原则（ERM） | 第19-20页 |
| ·结构风险最小化原则（SRM） | 第20-21页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第21-22页 |
| ·SVM 回归 | 第22-31页 |
| ·SVM 线性回归 | 第23-28页 |
| ·SVM 非线性回归 | 第28-29页 |
| ·核函数 | 第29-31页 |
| ·SVM 学习算法 | 第31-34页 |
| ·选块算法 | 第31-32页 |
| ·分解算法 | 第32页 |
| ·序列最小优化算法 | 第32-34页 |
| ·SVM 损失函数 | 第34-36页 |
| 第三章 常用房地产估价方法 | 第36-43页 |
| ·市场比较法 | 第36-38页 |
| ·理论依据 | 第36页 |
| ·适用范围 | 第36-37页 |
| ·计算公式 | 第37-38页 |
| ·存在的问题 | 第38页 |
| ·成本法 | 第38-40页 |
| ·理论依据 | 第38页 |
| ·适用范围 | 第38-39页 |
| ·计算公式 | 第39页 |
| ·存在的问题 | 第39-40页 |
| ·收益还原法 | 第40-43页 |
| ·理论依据 | 第40页 |
| ·适用范围 | 第40页 |
| ·计算公式 | 第40-41页 |
| ·存在的问题 | 第41-43页 |
| 第四章 基于支持向量机的房地产估价方法 | 第43-59页 |
| ·影响房地产价格的因素分析 | 第43-51页 |
| ·供求因素 | 第43-44页 |
| ·行政因素 | 第44-46页 |
| ·经济因素 | 第46-48页 |
| ·人口因素 | 第48-49页 |
| ·建筑物个别因素 | 第49-51页 |
| ·房地产价格评估指标体系和量化标准的建立 | 第51-56页 |
| ·房地产评估指标体系的形成 | 第51-52页 |
| ·影响房地产价格指标量化标准的建立 | 第52-56页 |
| ·基于支持向量机的房地产估价模型的建立 | 第56-58页 |
| ·建立误差性能评价标准 | 第58-59页 |
| 第五章 基于支持向量机的房地产估价模型实例分析 | 第59-71页 |
| ·样本数据的准备 | 第59-60页 |
| ·用SVM 房地产估价模型进行预测分析 | 第60-65页 |
| ·参数的选择 | 第60-64页 |
| ·用SVM 房地产估价模型进行房价预测 | 第64-65页 |
| ·SVM 与其它房地产估价方法的对比分析 | 第65-69页 |
| ·SVM 与市场比较法的对比分析 | 第65-68页 |
| ·SVM 与RBF 神经网络的对比分析 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
