基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系研究-以南京市為例的綜述報(bào)告

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系研究——以南京市為例的綜述報(bào)告隨著城市化的快速發(fā)展，住宅地價(jià)的穩(wěn)定與發(fā)展已經(jīng)成為一個(gè)重要的社會(huì)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。住宅地價(jià)波動(dòng)的快速變化會(huì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。因此，為了有效地預(yù)測(cè)住宅地價(jià)波動(dòng)并提前預(yù)警，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系研究已引起廣泛關(guān)注。本綜述將重點(diǎn)介紹南京市基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系的研究現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展方向。一、研究背景南京市作為中國(guó)的歷史文化名城之一，經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)勁，人口規(guī)模逐年增加，房地產(chǎn)市場(chǎng)特別是住宅市場(chǎng)需求旺盛。同時(shí)，大量資本涌入樓市，土地交易價(jià)格也呈高速上漲，這使得南京市樓市呈現(xiàn)高價(jià)高庫(kù)存的特殊情況。因此，如何預(yù)測(cè)住宅地價(jià)的波動(dòng)趨勢(shì)，已經(jīng)成為廣大政府和房地產(chǎn)從業(yè)者的共同問(wèn)題。目前，住宅地價(jià)預(yù)警體系建立主要依賴于統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，如時(shí)間序列模型、方程模型等。而這些方法的預(yù)測(cè)精度有限，很難有效地預(yù)測(cè)住宅地價(jià)的波動(dòng)。近年來(lái)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系逐漸成為研究熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性和非線性映射能力，可以更好地處理非線性關(guān)系和高維數(shù)據(jù)。因此，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立住宅地價(jià)預(yù)警體系可以提高預(yù)測(cè)精度，避免因?yàn)閷?duì)數(shù)據(jù)特征不夠了解導(dǎo)致的誤差。二、研究方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系主要分為三個(gè)步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建和模型評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗和特征選擇。數(shù)據(jù)獲取可以通過(guò)公開(kāi)數(shù)據(jù)平臺(tái)、官方網(wǎng)站等途徑獲得。數(shù)據(jù)清洗包括缺失值處理和異常值處理，目的是為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。特征選擇是為了減少冗余的特征，提高模型的泛化性能。模型構(gòu)建：可以選用多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在模型構(gòu)建的過(guò)程中，需要選擇適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、損失函數(shù)等參數(shù)，并利用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得最優(yōu)模型。模型評(píng)價(jià)：主要是通過(guò)一些指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能，如均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）等。同時(shí)，利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，評(píng)價(jià)模型的泛化能力和預(yù)測(cè)精度。三、研究現(xiàn)狀近年來(lái)，已經(jīng)有不少學(xué)者對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系進(jìn)行研究。以南京市為例，錢晨露等人利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了住宅地價(jià)時(shí)序預(yù)警模型，通過(guò)多種評(píng)價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)性能和泛化能力。另外，王路等人利用深度學(xué)習(xí)模型LSTM預(yù)測(cè)南京市住宅地價(jià)的波動(dòng)趨勢(shì)，取得了較高的預(yù)測(cè)精度。除此之外，還有許多其他地區(qū)的研究成果。林志敏等人利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)了廈門市商住兩用地的價(jià)格，提高了預(yù)測(cè)精度。李鵬等人采用無(wú)參數(shù)回歸方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)中國(guó)大城市土地市場(chǎng)波動(dòng)情況，證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法有較高的預(yù)測(cè)精度。四、未來(lái)發(fā)展方向未來(lái)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系研究還有很大的發(fā)展空間。以下是幾個(gè)研究方向：1.多模型融合?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的住宅地價(jià)預(yù)警體系可以選擇多種模型，組合成多模型融合的方式，提高預(yù)測(cè)精度和泛化能力。2.數(shù)據(jù)來(lái)源和質(zhì)量的提升。預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性取決于數(shù)據(jù)的來(lái)源和質(zhì)量，因此在未來(lái)研究中需要更多地關(guān)注數(shù)據(jù)的來(lái)源和質(zhì)量問(wèn)題。3.數(shù)據(jù)特征提取和選擇。在過(guò)去的研究中，數(shù)據(jù)特征提取和選擇一直是一個(gè)難題。未來(lái)需要進(jìn)一步探索有效的特征提取和選擇算法。4.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)處理能力和模型擬合能力，為未來(lái)提高預(yù)測(cè)精度提供有利條件。