[发明专利]一种多模型融合的房产评估方法在审
| 申请号： | 201710645808.9 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN107230113A | 公开（公告）日： | 2017-10-03 |
| 发明（设计）人： | 李恒凯;柯江晨;王秀丽;李子阳 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/16 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司11246 | 代理人： | 文芳 |
| 地址： | 341000 江西省赣州*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多模型融合的房产评估方法包括以下步骤确定房产价格影响因子；依据确定的房产价格影响因子来构建房产交易案例数据库；通过待估房产获取其相关区域房产交易案例；筛选房产数据，获得可比交易案例；量化房价影响因子并分别计算出房价影响因子权重；采用集对分析模型、VIKOR模型、模糊数学模型、神经网络模型分别计算相关参数；修正房产交易案例时间，并估算出待估房产价格。本发明采用空间信息技术，建立了房产数据库，以此为基础，构建房产估价因子的精准量化方法及多种数学模型融合的房产价格批量评估模式，克服了传统单模型估价方法中价格影响因子主观性及估价模型单一性的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 融合 房产 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种多模型融合的房产评估方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：确定房产价格影响因子；步骤二：依据确定的房产价格影响因子来构建房产交易案例数据库；步骤三：通过待估房产获取其相关区域房产交易案例；步骤四：筛选房产数据，获得可比交易案例；步骤五：量化房产价格影响因子并分别计算出房产价格影响因子权重；步骤六：采用集对分析模型、VIKOR模型、模糊数学模型、神经网络模型分别计算相关参数；步骤七：修正房产交易案例时间，并估算出待估房产价格。
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