[发明专利]基于多层感知器的房价指数的显示方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种基于多层感知器的房价指数的显示方法，其特征在于，所述方法包括：

获取房屋交易数据，其中，所述房屋交易数据中记录有多个房屋交易案例中成交的房屋的建筑特征、房屋成交时间和房屋成交价格；

按照预设的基于关键字匹配的特征提取方式，从所述房屋交易数据中提取出每个所述房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值；

基于每个所述房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值对预设的目标多层感知器进行训练，其中，训练完成的所述目标多层感知器用于拟合以下房价公式：

其中，P为单个房屋交易案例中的成交价格值，X_n为单个房屋交易案例中的第n个房屋特征向量，α_n为单个房屋交易案例中的第n个房屋特征向量对应的房屋特征系数，O_t为单个房屋交易案例中第t期时间的时间哑元向量，β_t为单个房屋交易案例中第t期时间的时间哑元向量对应的时间哑元系数，N为单个房屋交易案例中房屋特征向量的总数量，T为单个房屋交易案例中交易时间的总期数，C为预设的常数项，ε为随机误差变量；

从训练完成的所述目标多层感知器中提取出目标模型参数，其中，所述目标模型参数是指所述目标多层感知器中与所述房价公式中的时间哑元系数相关的模型参数；

根据所述目标模型参数计算出每一期时间对应的房价指数，并在交互界面显示所述房价指数。

2.根据权利要求1所述的基于多层感知器的房价指数的显示方法，其特征在于，所述目标多层感知器包括一层房屋特征输入层、一层隐藏层、一层linear层和一层线性层，其中，

所述房屋特征向量从所述房屋特征输入层输入至所述目标多层感知器，然后经过所述隐藏层后输入至所述linear层，

所述时间哑元向量直接输入至所述隐藏层，

所述linear层结合所述隐藏层的输出和所述时间哑元向量后连接至所述线性层，

所述线性层最终输出所述成交价格值。

3.根据权利要求2所述的基于多层感知器的房价指数的显示方法，其特征在于，所述目标模型参数为所述linear层中直接接受所述时间哑元向量的输入的神经元的系数。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于多层感知器的房价指数的显示方法，其特征在于，所述根据所述目标模型参数计算出每一期时间对应的房价指数，包括：

通过以下公式计算出每一期时间对应的房价指数：

其中，Index_t为第t期时间对应的房价指数，为与所述房价公式中第t期时间的时间哑元系数相关的目标模型参数，为与所述房价公式中预先选定的基期时间的时间哑元系数相关的目标模型参数。

5.根据权利要求1-3任一项所述的基于多层感知器的房价指数的显示方法，其特征在于，所述按照预设的基于关键字匹配的特征提取方式，从所述房屋交易数据中提取出每个所述房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值，包括：

通过关键字匹配的方式，从所述房屋交易数据中提取出每个所述房屋交易案例对应的房屋特征数据、房屋成交时间数据和成交价格值；

对每个所述房屋交易案例对应的房屋特征数据执行预设的特征归一化操作，以得到该房屋交易案例对应的房屋特征向量；

对每个所述房屋交易案例对应的房屋成交时间数据执行预设的时间编码操作，以得到该房屋交易案例对应的时间哑元向量。

6.根据权利要求5所述的基于多层感知器的房价指数的显示方法，其特征在于，所述对每个所述房屋交易案例对应的房屋特征数据执行预设的特征归一化操作，以得到该房屋交易案例对应的房屋特征向量，包括：

按照预设的归一化计算方式对每个所述房屋交易案例对应的房屋特征数据进行计算，以得到归一化特征数据；

将所述归一化特征数据作为向量中的元素，以形成该房屋交易案例对应的房屋特征向量。