| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-26页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第19-25页 |
| 1.2.3 国内外研究现状述评 | 第25-26页 |
| 1.3 研究的主要内容及方法 | 第26-28页 |
| 1.3.1 研究的主要内容 | 第26-27页 |
| 1.3.2 主要研究方法 | 第27-28页 |
| 1.4 研究的技术路线及主要创新点 | 第28-30页 |
| 1.4.1 研究的技术路线 | 第28-29页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第29-30页 |
| 第2章 房地产税基评估国内外比较与借鉴 | 第30-39页 |
| 2.1 我国房地产税概况 | 第30-31页 |
| 2.2 房地产税基评估体系构建的国际经验 | 第31-39页 |
| 2.2.1 房地产税课税基础 | 第31-32页 |
| 2.2.2 房地产税基评估方法 | 第32-33页 |
| 2.2.3 国内外房地产税基批量评估模式对比 | 第33-36页 |
| 2.2.4 房地产税基评估机构和评估周期 | 第36-38页 |
| 2.2.5 房地产税基评估配套措施 | 第38-39页 |
| 第3章 基于灰色模糊聚类法的房地产评估区域的划分 | 第39-51页 |
| 3.1 模糊聚类理论概述 | 第39-43页 |
| 3.1.1 引入模糊聚类法的原因 | 第39页 |
| 3.1.2 模糊相似矩阵和模糊等价矩阵 | 第39-40页 |
| 3.1.3 模糊聚类分析方法和步骤 | 第40-43页 |
| 3.2 基于灰色模糊聚类法的房地产评估分区模型 | 第43-51页 |
| 3.2.1 灰色关联性分析的基本概念 | 第43页 |
| 3.2.2 引入灰色模糊聚类法的原因 | 第43-44页 |
| 3.2.3 灰色模糊聚类分析方法与步骤 | 第44-47页 |
| 3.2.4 基于灰色模糊聚类的房地产评估分区 | 第47-51页 |
| 第4章 基于遗传算法改进极限学习机（GA-ELM）的房地产批量评估模型的建立 | 第51-63页 |
| 4.1 极限学习机（ELM）简介 | 第51-54页 |
| 4.1.1 极限学习机基本概念 | 第51-53页 |
| 4.1.2 极限学习机的具体步骤 | 第53-54页 |
| 4.1.3 极限学习机网络存在的问题 | 第54页 |
| 4.2 遗传算法简介 | 第54-57页 |
| 4.2.1 遗传算法原理 | 第54-55页 |
| 4.2.2 遗传算法的相关概念 | 第55-56页 |
| 4.2.3 遗传算法的基本特点 | 第56页 |
| 4.2.4 遗传算法的基本流程 | 第56-57页 |
| 4.3 遗传算法优化极限学习机（GA-ELM）的房地产批量评估模型的建立 | 第57-63页 |
| 4.3.1 住宅类房地产批量评估指标体系的建立 | 第57-58页 |
| 4.3.2 遗传算法优化极限学习机的网络结构设计 | 第58-60页 |
| 4.3.3 遗传算法优化极限学习机的流程设计 | 第60-63页 |
| 第5章 青岛市住宅房地产批量评估实证研究 | 第63-73页 |
| 5.1 数据来源与收集 | 第63-64页 |
| 5.2 以住宅小区为单元的评估分区 | 第64-67页 |
| 5.2.1 量化规则和原始矩阵的建立 | 第64-65页 |
| 5.2.2 基于灰色模糊聚类的房地产评估区域划分 | 第65-67页 |
| 5.3 基于遗传算法改进极限学习机的房地产价格批量评估 | 第67-73页 |
| 5.3.1 房价影响因素选取与量化 | 第67-68页 |
| 5.3.2 参数设置 | 第68-69页 |
| 5.3.3 遗传算法改进极限学习机的网络训练过程 | 第69-70页 |
| 5.3.4 网络仿真测试 | 第70-71页 |
| 5.3.5 评估效果检验 | 第71-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 附录一 青岛市市北区高层、钢混结构普通住宅小区原始数据表 | 第83-85页 |
| 附录二 住宅小区近期（2017.04.01—2017.10.31）成交案例样本统计表 | 第85-92页 |
