Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Исследование по оценке стоимости недвижимости на основе нейронной сети BP
Исследование по оценке стоимости недвижимости на основе нейронной сети BP
Статья
Автор:
Новая экономика: Исследование по оценке стоимости недвижимости на основе нейронной сети BP
Real estate valuation study based on bp neural network
б.г.
ISBN отсутствует
Автор:
Новая экономика: Исследование по оценке стоимости недвижимости на основе нейронной сети BP
Real estate valuation study based on bp neural network
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Исследование по оценке стоимости недвижимости на основе нейронной сети BP = Real estate valuation study based on bp neural network / О. С. Голубова, Ю. Цзян, Ф. Бай [и др.] // Новая экономика. – 2025. – № 1. Спецвыпуск. – С. 132-141.
С ускорением урбанизации и динамичным развитием социально-экономической сферы рынок недвижимости стал ключевым компонентом национальной экономики. Оценка стоимости объектов недвижимости выступает не только основой для рыночных сделок, но и значимой базой при разработке государственной политики в этой области. Однако традиционные подходы к оценке часто зависят от субъективных суждений и экспертного опыта, что приводит к снижению эффективности методик и росту неопределенности результатов. В данной ситуации нейронная сеть обратного распространения (нейронная сеть BP), как нелинейная модель, демонстрирует возможность обработки сложных взаимосвязей в комплексных данных. Посредством машинного обучения она автоматизирует выявление ключевых факторов, определяющих стоимость недвижимости, что открывает перспективы для создания инновационных решений в области оценки.
With the acceleration of urbanization and the rapid development of social economy, the real estate market has become an important part of the national economy in our country. Real estate price evaluation is not only the basis of market transactions, but also an important basis for the government to formulate relevant policies. However, traditional real estate appraisal methods often rely on human experience and subjective judgment, which not only reduces the efficiency of appraisal, but also increases the uncertainty of appraisal results. As a nonlinear model, BP neural network can deal with complex data relationships and automatically extract the key factors affecting real estate prices through machine learning, thus providing a new solution for real estate valuation.
332.62:004
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2025г.
труды сотрудников БНТУ = Строительный факультет : кафедра "Экономика, организация строительства и управление недвижимостью"
труды сотрудников БНТУ = Экономика. Экономические науки (труды)
труды сотрудников БНТУ = Перечень ВАК РБ (труды)
труды сотрудников БНТУ = Совместные публикации (труды) : Республика Беларусь : Белорусский государственный университет (Минск)
общий = ОЦЕНКА СТОИМОСТИ
общий = НЕДВИЖИМОСТЬ
общий = НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Исследование по оценке стоимости недвижимости на основе нейронной сети BP = Real estate valuation study based on bp neural network / О. С. Голубова, Ю. Цзян, Ф. Бай [и др.] // Новая экономика. – 2025. – № 1. Спецвыпуск. – С. 132-141.
С ускорением урбанизации и динамичным развитием социально-экономической сферы рынок недвижимости стал ключевым компонентом национальной экономики. Оценка стоимости объектов недвижимости выступает не только основой для рыночных сделок, но и значимой базой при разработке государственной политики в этой области. Однако традиционные подходы к оценке часто зависят от субъективных суждений и экспертного опыта, что приводит к снижению эффективности методик и росту неопределенности результатов. В данной ситуации нейронная сеть обратного распространения (нейронная сеть BP), как нелинейная модель, демонстрирует возможность обработки сложных взаимосвязей в комплексных данных. Посредством машинного обучения она автоматизирует выявление ключевых факторов, определяющих стоимость недвижимости, что открывает перспективы для создания инновационных решений в области оценки.
With the acceleration of urbanization and the rapid development of social economy, the real estate market has become an important part of the national economy in our country. Real estate price evaluation is not only the basis of market transactions, but also an important basis for the government to formulate relevant policies. However, traditional real estate appraisal methods often rely on human experience and subjective judgment, which not only reduces the efficiency of appraisal, but also increases the uncertainty of appraisal results. As a nonlinear model, BP neural network can deal with complex data relationships and automatically extract the key factors affecting real estate prices through machine learning, thus providing a new solution for real estate valuation.
332.62:004
общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2025г.
труды сотрудников БНТУ = Строительный факультет : кафедра "Экономика, организация строительства и управление недвижимостью"
труды сотрудников БНТУ = Экономика. Экономические науки (труды)
труды сотрудников БНТУ = Перечень ВАК РБ (труды)
труды сотрудников БНТУ = Совместные публикации (труды) : Республика Беларусь : Белорусский государственный университет (Минск)
общий = ОЦЕНКА СТОИМОСТИ
общий = НЕДВИЖИМОСТЬ
общий = НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
