一种基于位置信息叠加与深度神经网络的城市房屋租金估价方法

摘要

本发明提供一种基于位置信息叠加与深度神经网络的城市房屋租金估价方法,结合位置信息叠加、深度学习和地理加权回归(GWR)的方法，设计城市住房租金的定价模型。基于多尺度的位置信息叠加，可以充分挖掘、体现房屋所在的区位、邻里特征属性；将深度学习与地理加权回归相结合，可以一方面顾及到房价中的非线性、复杂特征，一方面体现房价的空间异质性特征，即反映了附近房价的影响。本模型可以较为准确地拟合、评估房租的价格。