Моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости

Обучение ИНС заканчивается, когда достигнуто заданное значение средней (или минимальной) ошибки, когда сеть исчерпала возможности обучения или же когда пройдено определенное число эпох. После этого веса связей фиксируются, и сеть может использоваться в рабочем режиме. Теперь, если в качестве входных сигналов сети указать параметры оцениваемой квартиры, значение на выходе будет представлять ее ц

ену, рассчитанную на основе выявленной закономерности.

Согласно вышеизложенного материала можно увидеть главное отличие ИНС от экспертных систем. Если в экспертной системе знания извлекаются из опыта специалистов, то искусственная нейронная сеть сама накапливает опыт на основе просмотра набора аналогичных примеров, и фиксирует его в виде набора весов связей.

Не всегда нейронная сеть достигает хороших результатов обучения и обобщения. Среди возможных причин можно выделить следующие:

- неудачно выбрана архитектура сети (слишком много или слишком мало нейронов в скрытых слоях);

- недостаточно примеров для обучения;

- влияющие факторы выделены неудачно: в число входных параметров не включен один или несколько факторов, в наибольшей мере влияющий на значение выходных показателей;

- искомой зависимости не существует; обучающие примеры являются уникальными, аналогия между ними отсутствует.

Приведенные причины ранжированы по степени возрастания сложности их преодоления: если проблему, указанную в пункте 1, легко исправить, изменив число нейронов, то пункт 4 говорит о невозможности решения данной задачи методами нейросетей.

5.2 Обзор программных средств, реализующих алгоритмы нейровычислений для решения задач прогнозирования

Сегодня разработано большое количество программных продуктов, пригодных для применения там, где возникает необходимость использования технологии нейровычислений. Существуют универсальные нейросетевые пакеты, предназначенные для решения любых задач, которые можно решить при помощи нейронных сетей, от распознавания речи и образов до решения задач прогнозирования, но, как показывает практика, такие программные продукты не всегда удобны для решения задач прогнозирования временных рядов. Существует класс нейросетевых программных продуктов, предназначенных исключительно для решения задач прогнозирования временных рядов. Наиболее популярные сегодня следующие программные продукты, реализующие нейросетевые подходы к решению задач прогнозирования.

1. Matlab – настольная лаборатория для математических вычислений, проектирования электрических схем и моделирования сложных систем. Имеет встроенный язык программирования и весьма богатый инструментарий для нейронных сетей – Anfis Editor (обучение, создание, тренировка и графический интерфейс), командный интерфейс для программного задания сетей, nnTool – для более тонкой конфигурации сети.

2. Statistica – мощнейшее обеспечение для анализа данных и поиска статистических закономерностей. В данном пакете работа с нейросетями представлена в модуле STATISTICA Neural Networks (сокращенно, ST Neural Networks, нейронно-сетевой пакет фирмы StatSoft), представляющий собой реализацию всего набора нейросетевых методов анализа данных.

3. BrainMaker – предназначен для решения задач, для которых пока не найдены формальные методы и алгоритмы, а входные данные неполны, зашумлены и противоречивы. К таким задачам относятся биржевые и финансовые предсказания, моделирование кризисных ситуаций, распознавание образов и многие другие.

4. NeuroShell Day Trader - нейросетевая система, которая учитывает специфические нужды трейдеров и достаточно легка в использовании. Программа является узкоспециализированной и как раз подходит для торговли, но по своей сути слишком близка к черному ящику.

5. Остальные программы являются менее распространенными.

В данной исследовательской работе для решения задачи прогнозирования с помощью нейронных сетей был применен пакет Statistica.

5.3 Исходные данные для решения поставленной задачи

Хотя нейросетевые модели являются весьма эффективными в задачах оценки, их построение связано с двумя группами проблем, которые необходимо учитывать при предобработке данных. Во-первых, в отличие от ряда развитых стран (например, США, за исключением нескольких штатов), в Украине отсутствует система обязательного публичного раскрытия информации о сделках с недвижимостью, при которой сумма сделки и основные характеристики помещения, подлежащего продаже или сдаче в аренду, предоставляются в форме анкеты в соответствующие органы и агрегируются на открытых веб-сайтах. В связи с этим информация о сделках с недвижимостью крайне ограничена и не вполне достоверна.

Для решения этой проблемы были применены несколько методов, что позволило существенно повысить качество исходных данных. Семантические анализаторы, основанные на регулярных выражениях, применялись для анализа текстов объявлений и выявления в них максимума информации, заданной в неформализованном текстовом виде. Набор решающих правил позволил исключить заведомо абсурдные анкеты, содержащие неправдоподобное сочетание признаков объекта недвижимости. Матрицы граничных значений, составленные на основе эмпирических данных рынка недвижимости и статистического анализа выбросов, позволили отсечь объявления с заведомо недостоверной ценовой информацией.

Во-вторых, классические приёмы математического моделирования экономических процессов лучше всего работают в случае, когда все зависимые факторы являются количественными. В задаче определения цены объекта недвижимости факторное пространство устроено значительно сложнее. Большинство ценообразующих факторов являются неупорядоченными (например, престижность района) или упорядоченными категориями (близость к реке: район граничит с рекой или нет). Важную роль играет также расположение объекта – географический фактор, кодирование которого представляет собой нетривиальную задачу. Простое использование географических координат не является решением проблемы, т.к. координаты – не ценообразующие факторы.

Первичный набор факторов, определявшийся экспертным путём с учётом наличия достаточного количества информации в основных риэлтерских базах, составил:

– выходная переменная: цена продажи объекта недвижимости;

– количественные факторы: общая площадь помещения (кв.м.);

– географические факторы: расположение объекта.

Количественные факторы (с учётом преобразований) используются в модели в неизменном виде.

Преимущество нейронных сетей перед моделями множественной регрессии состоит в том, что нет необходимости преобразовывать упорядоченные категории в набор бинарных переменных, теряя порядок значений, обусловленный экономическими причинами. Т.к. зависимости в нейронных сетях нелинейны, достаточно указать произвольные числовые значения, монотонно связанные с уровнями фактора, например, последовательные целочисленные значения или усреднённые значения цены в разрезе соответствующих категорий.

Статистические данные цен продаж, индексы стоимости жилья города Киева, а также основная первичная информация была предоставлена агентством недвижимости «Планета Оболонь».

 Скачать реферат