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J-GLOBAL ID：202002295218650699   整理番号：20A1150710

人工ニューラルネットワークに基づくファジィ地価評価モデル研究【JST・京大機械翻訳】

An Improved Land Price Evaluation Method Based on Artificial Neural Network and Fuzzy Mathematics

著者 (4件)： Wang Hua (鄭州軽工業大学 計算机与通信工程学院,河南 鄭州,450002) ,  Li Wenwen (鄭州軽工業大学 計算机与通信工程学院,河南 鄭州,450002) ,  Niu Jiqiang (信陽師范学院 地理科学学院,河南 信陽,464000) ,  Liu Dianfeng (武漢大学 資源与環境学院,湖北 武漢,430079)
資料名： Xinyang Shifan Xueyuan Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Xinyang Shifan Xueyuan Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 33  号： 1  ページ： 76-82  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3271A  ISSN： 1003-0972  CODEN： XSXKFL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的市場比較法において,比較的主観的な問題と特徴的重みを選択できるので,人工神経回路網に基づく土地価格影響特徴の重み学習機構を導入した。土地価格を入力空間として,土地価格を出力空間として,ニューラルネットワークのフィードバック学習機構により,ニューロン間の接続重みを調整し,そして,土地価格と多次元特徴の間の正確な複雑なマッピング関係を確立し,そして,入力特徴重み係数を,ネットワークパラメータに基づいて抽出した。次に,比較ケースをファジィ数学的方法によって選択して,評価対象の価格を,比較ケースの加重価格によって最終的に計算した。湖北省武漢市のある宗地評価を実例として、結果は、改善後の市場比較法の見積もり精度が現行の土地評価市場比較法より平均3.69%高いことを表明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  *地価 ,  土地 ,  高次元 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 評価モデル ,  重み係数 ,  ネットワークパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  ファジィ ,  地価 ,  評価モデル ,  研究