抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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望ましい場所でのデセント品質の適切な公共住宅(PRH)の提供は,多くの都市における主要な課題である。しばしば,PRH開発の顕著な敵対は,PRHが近くの特性値を低下させるという信念により駆動されるその宿主コミュニティである。これは世界中の多くの都市における持続的問題であるが,本研究では,近くの特性値に対するPRHの影響を評価するための新しいアプローチを提案した。本研究は,韓国,Busan市からの547,740アパート取引記録に基づく一組の住宅価格予測モデルを構築するために,長い短期記憶(LSTM)と呼ばれる機械学習技術を利用した。PRHに対する一連のアパート特性と近接対策をモデリングプロセスに含めた。4つの地理的境界を分析した:Busanの全地域,PRHの全ての近傍,好ましい地域のPRHの近隣,およびより好ましい地域住宅市場。研究は,正確で信頼できる価格予測を生み出し,PRHへの近接が都市と近隣レベルの両方で近くの住宅価格に意味のある影響を与えることを示した。本研究によって取られたアプローチは,将来のPRH政策とプログラムのための改良意思決定を容易にすることができる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】