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收回:基于多源地理大数据和深度神经网络的房价评估模型的优化
Xuan Wang1, Xuan Li1, Haiyan Li1
1School of Finance and Economics, Shenzhen University of Information Technology, Shenzhen, Guangdong, China.
PloS one
|November 5, 2025
概括
本研究介绍了房屋价格评估模型 (HPEM),这是一个混合深度学习网络,可以提高房地产估值的准确性和效率. 该模型通过整合空间特征,注意力机制和蝙蝠优化来改善预测,从而实现稳定性和减少错误的显著改进.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
- 房地产分析 房地产分析
背景情况:
- 传统的房价预测模型在一般化,计算效率和可解释性方面扎.
- 房地产市场需要精确有效的房地产估值工具.
研究的目的:
- 引入房价评估模型 (HPEM) 以改善房价预测.
- 使用混合深度学习方法提高预测准确性,计算效率和模型解释性.
主要方法:
- 利用混合深度学习网络,将注意力机制与空间特征提取集成在一起.
- 使用蝙蝠优化算法来完善可解释性和准确性.
- 应用规范化技术将非结构化财产数据转换为结构化格式.
主要成果:
- 在分配转移下实现了98.5%的特征稳定性和4.2%的平均绝对误差 (MAE).
- 与现有方法相比,培训时间减少了30%.
- 通过蝙蝠优化证明了15%更接近的融合,提高了准确性.
结论:
- 房屋价格评估模型 (HPEM) 有效地解决了传统模型在房屋价格预测中的局限性.
- 带有空间网络的蝙蝠优化的注意力机制提供了动态特征的重要性,提高了概括性和效率.
- 对于房地产估值方案,HPEM提供了强大的解决方案,提高了监管合规性和准确性.
