[发明专利]一种房价预估系统

摘要

本发明公开了一种房价预估系统，由线性回归模型、时间序列模型和基于非参数的核回归模型与K邻近回归模型组成，本发明的有益效果是：根据房地产价格评估这项具体业务，量身设计的算法；估价方法三部曲循序渐进、互相补充，既能满足日常大规模询价的基本需求，也能满足一定的分类比较与未来趋势预测功能；估价方法比之以前，不论是在变量选取上，还是模型设计上都有了更深入的挖掘，体现了“智能估价”的内在涵义；估价方法的估计准确性、预测准确性在大数据样本的前提下，统计量的置信区间不低于95％，不论是单个变量的影响程度还是整个模型的模拟程度，都能得到统计学认可。

主权项

1.一种房价预估系统，其特征在于，由线性回归模型、时间序列模型和基于非参数的核回归模型与K邻近回归模型组成，其中，线性回归模型借助于专业统计工具，根据住宅大样本与楼盘字典所涉及因素类目，智能回归出每一个因素的影响大小，并且给出每一个统计量的显著性结果，确保拟合优度良好；时间序列模型用于测算不同因素(既包括金融时间序列数据，也包括住宅价格本身)随着时间推移对于住宅价格的影响，进而达到对未来房价预测的效果；基于非参数的核回归模型与K邻近回归模型则是运用简单的机器学习方法，将线性化、标准化的模型划分为多个局部，通过核函数的性质，避免前提假设较强的模型中存在的设定误差以及真实总体非正态偏误。