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摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 相关文献综述
1.2.1 特征价格法的研究现状
1.2.2 人工神经网络的研究现状
1.2.3 城市湖景驱动房价波动的研究现状
1.2.4 文献评价
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4论文的创新之处
第2章 湖景房价值评估的原理与方法
2.1 沿湖对房地产价值的影响分析
2.2 湖景房价值评估方法的选择
2.2.1 三大传统评估方法的适用性分析
2.2.2 特征价格法的适用性分析
2.2.3 本文湖景房价值评估方法的确定
第3章 基于BP神经网络算法的特征价格评估法
3.1 特征价格法概述
3.1.1 理论基础
3.1.2 模型的形式
3.1.3 模型的估计与检验
3.2 BP神经网络
3.2.1 BP神经网络的概念
3.2.2 BP神经网络的基本结构
3.2.3 BP神经网络的学习规则
3.3 MATLAB对BP神经网络的实现
3.3.1 MATLAB实现BP神经网络算法的步骤
3.3.2 网络训练效果的优化
3.4 BP神经网络与特征价格法结合的可行性与优越性分析
3.4.1 BP神经网络与特征价格法结合的可行性
3.4.2 BP神经网络与特征价格法结合的优越性
第4章 苏州独墅湖湖景房评估研究
4.1 评估操作思路
4.2 评估对象概况
4.3 数据来源
4.4 房价影响因素分析
4.4.1 宏观因素
4.4.2 建筑结构因素
4.4.3 区位因素
4.4.4 邻里环境因素
4.5 特征变量的选择与量化
4.6 建立基于BP神经网络算法的特征价格模型
4.6.1 网络的初步训练
4.6.2 网络参数的优化
4.6.3 运行模型并测试误差
4.7 建立传统的特征价格模型
4.7.1 模型形式的选择
4.7.2 模型的估计与检验
4.7.3 回归方程的建立与分析
4.7.4 模型的误差测试
4.8 两种评估方法对比
4.8.1 评估误差率对比
4.8.2 评估操作对比
4.9 实证模型的应用
第5章 结论与展望
5.1 主要研究结论
5.2 未来研究展望
附录
附录1 实证样本数据
附录2 实证MATLAB语法
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文情况
山西财经大学;
