基于支持向量机的房地产投资环境评价

论文摘要

房地产业是为人类社会的生活活动提供入住空间或物质载体的行业。随着经济的迅速发展,我国房地产业仍将是一个重要产业。然而在多变的市场经济中,投资者该如何把握房地产投资方向,对房地产投资环境的研究是关系到投资成败的一个重要方面。粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识和数据的表达、学习、归纳的理论方法。基于统计学习理论的支持向量机是一种新型的学习方法,它遵照结构风险最小化原则,同时支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,从而在统计样本量较少的情况下获得良好的统计规律和更好的泛化能力,为解决小样本、非线性、高维数等学习问题提供了一个框架,帮助解决了许多其他学习方法难以解决的问题。此方法不仅简单、而且准确率高,极具推广价值。为对房地产投资环境进行评价,本文首先构建了系统科学的房地产投资环境评价指标体系;然后运用粗糙集属性约简方法对指标体系进行了约简,将26个指标约简成了18个指标,这大大简化了支持向量机的训练难度;最后建立了基于支持向量机的房地产投资环境评价模型,并用该模型对4个选定地块的投资环境进行评价,得到了理想的评价结果,说明此模型的科学性与优越性,为房地产开发商提供了一种新的投资环境评价方法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 投资环境的研究现状及存在的问题
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 投资环境研究中存在的问题
• 1.3 粗集及支持向量机理论的发展现状
• 1.3.1 粗集理论的发展现状
• 1.3.2 支持向量机的发展现状
• 1.4 研究内容及结构安排
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 论文的结构安排
• 第2章 房地产投资环境的相关概念
• 2.1 房地产及房地产的特点
• 2.1.1 房地产的含义
• 2.1.2 房地产的特点
• 2.2 投资与投资环境
• 2.2.1 投资概述
• 2.2.2 投资环境的概念
• 2.2.3 投资环境的分类
• 2.2.4 投资环境的特征
• 2.3 房地产投资环境的含义
• 2.4 本章小结
• 第3章 房地产投资环境指标体系的建立及其约简
• 3.1 房地产投资环境影响因素分析
• 3.1.1 经济环境
• 3.1.2 自然地理环境
• 3.1.3 市场环境
• 3.1.4 基础设施环境
• 3.1.5 政策法规环境
• 3.1.6 社会文化环境
• 3.2 指标体系的建立原则
• 3.3 房地产投资环境评价的指标体系
• 3.4 本章小结
• 第4章 房地产投资环境评价模型
• 4.1 粗糙集的基本原理
• 4.1.1 知识与知识库
• 4.1.2 知识约简
• 4.1.3 知识表达系统与决策表
• 4.2 支持向量机基本原理
• 4.2.1 机器学习简介
• 4.2.2 统计学习理论
• 4.2.3 支持向量分类机
• 4.2.4 支持向量回归机
• 4.3 模型的应用步骤
• 4.4 本章小结
• 第5章 房地产投资环境综合评价
• 5.1 房地产投资环境评价的原则
• 5.2 房地产投资环境评价指标体系的约简
• 5.2.1 粗糙集属性约简的步骤
• 5.2.2 指标数据的取得
• 5.2.3 数据离散化
• 5.2.4 决策表约简
• 5.3 房地产投资环境评价
• 5.3.1 计算软件的选择
• 5.3.2 核函数的选择
• 5.3.3 参数ε、C 和σ的确定
• 5.3.4 检验结果
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简介
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果