Моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости

Рефераты / Экономико-математическое моделирование / Моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости

Данные о ценах продаж квартир на вторичном рынке Киева приведены в таблице 5.1. Анализируя их, необходимо учитывать, что статистика цен продаж построена на основе ограниченного количества сделок.

Таблица 5.1 – Статистические данные цен реальных продаж в первом квартале 2010 года

Тип жилья < /td>	Дата	Однокомнат-ные		Двухкомнат-ные		Трехкомнат-ные		Многокомнат-ные
		Цена в $ за м2	Изме-нение в %	Цена в $ за м2	Изме-нение в %	Цена в $ за м2	Изме-нение в %	Цена в $ за м2	Изме-нение в %
Дореволюционные	01.01.2010	3382	-2,9	4176	-3,0	3699	-1,9	2055	-4,4
	01.05.2010	3283		4052		3627		2185
Сталинки	01.01.2010	2673	-4,6	2968	-8,3	3006	-8,3	3231	-7,1
	01.05.2010	2550		2721		2758		3001
Старая панель	01.01.2010	1971	-1,5	1746	-0,4	1829	-3,8	2129	-0,7
	01.05.2010	1941		1739		1759		2114
Старый кирпич	01.01.2010	2062	-0,1	2072	-3,2	2170	-8,3	2340	1,3
	01.05.2010	2060		2005		1990		2371
Типовая панель	01.01.2010	1916	-1,9	1831	-0,9	1747	-1,8	1753	-5,8
	01.05.2010	1879		1815		1716		1652
Украинская панель	01.01.2010	1656	0,0	1613	-3,8	1604	-11,5	1740	-3,3
	01.05.2010	1656		1552		1419		1683
Украинский кирпич	01.01.2010	1974	-3,4	2127	-0,5	2246	-2,9	2913	1,0
	01.05.2010	1906		2117		2181		2943
Улучшенная типовая панель	01.01.2010	1795	-2,0	1697	-3,4	1711	-3,3	1848	-4,5
	01.05.2010	1759		1640		1655		1765
Улучшен-ный кирпич	01.01.2010	2104	-4,6	2368	-9,6	2422	-4,5	4252	-5,9
	01.05.2010	2007		2140		2313		4448

К некоторым из факторов были применены соответствующие функциональные преобразования. Цены и площади помещения были прологарифмированы. Все факторы были нормированы путём вычитания минимального значения и деления на размах вариации.

Для наглядности ниже приведена (таблица 5.2) реальная выборка, содержащая 13 входных параметров, которые необходимо использовать для построения прогностической системы оценки стоимости жилья в Киеве. Выборка составила суммарно 496 наблюдения. Она была случайно разделена на обучающую (80%), валидационную (10%) и тестовую (10%).

Таблица 5.2 – Входные данные, построенные по индексам «Планеты Оболонь»

месяц	Входы ИНС(Хi)													Выход ИНС
Январь	0,0063	18	2,31	0	0,538	6,575	65,2	4,09	1	296	15,3	396,9	4,98	24
	0,0273	0	7,07	0	0,469	6,421	78,9	4,9671	2	242	17,8	396,9	9,14	21,6
	0,0272	0	7,07	0	0,469	7,185	61,1	4,9671	2	242	17,8	392,83	4,03	34,7
	0,0323	0	2,18	0	0,458	6,998	45,8	6,0622	3	222	18,7	394,63	2,94	33,4
	…
Февраль	0,0690	0	2,18	0	0,458	7,147	54,2	6,0622	3	222	18,7	396,9	5,33	36,2
	0,0298	0	2,18	0	0,458	6,43	58,7	6,0622	3	222	18,7	394,12	5,21	28,7
	0,0882	12,5	7,87	0	0,524	6,012	66,6	5,5605	5	311	15,2	395,6	12,43	22,9
	0,1445	12,5	7,87	0	0,524	6,172	96,1	5,9505	5	311	15,2	396,9	19,15	27,1
….	….	…	….	…	…	……	…	……	…	…	……	…….	……	……
Май	0,17899	0	9,69	0	0,585	5,67	28,8	2,7986	6	391	19,2	393,29	17,6	23,1

Скачать реферат

Страница: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19

Моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости

Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела