статьи.en.ru. 2005 г. Хан и др.,2005 г
 Скачать 155.14 Kb.
|
|
Местоположение Мадрид, Испания Дата 21-23 сентября 2015 г. Спонсоры Университет Комплутенсе Мадрид;Университет Автонама Мадрид;Вроцлавский технологический университет Аннотация Метод совершенствования моделей оценки имущества заключается в определении зон городского поселения, в которых цены на жилые помещения изменяются во времени одинаково. Такие похожие зоны затем объединяются в более крупные области, охватывающие большее количество сделок купли-продажи, которые составляют более надежную основу для построения точных моделей оценки собственности. Это особенно важно, когда алгоритмы машинного обучения действительно создают модели прогнозирования. В этой статье мы представляем наше дальнейшее исследование метода с использованием кадастровых районов города в качестве зон для слияния. Была проведена серия оценочных экспериментов с использованием реальных данных, включающих записи сделок купли-продажи жилых помещений, совершенных в польском городском муниципалитете. Шесть алгоритмов машинного обучения, доступных в системе интеллектуального анализа данных WEKA, использовались для создания моделей оценки собственности. Исследование показало, что прогностические модели, созданные по объединенным кадастровым районам, превосходят по точности модели, основанные на исходных составных регионах. Совершенствование моделей интеллектуальной оценки имущества путем слияния схожих кадастровых участков муниципального образования Автор: Ласота, Т.(Ласота, Тадеуш) [1];Савилов Э.(Савилов, Эдвард) [1];Телец, Z(Телец, Збигнев) [2];Травински, Б.(Травинский, Богдан) [2];Роман, М(Роман, Марта) [3];Мачук П.(Мачук, Паулина) [3];Попович, П.(Попович, Патрик) [3] Отредактировано: Нуньес, М.(Нуньес, М) ;Нгуен, Северная Каролина(Нгуен, Северная Каролина) ;Камачо, Д.(Камачо, З) ;Травински, Б.(Травинский, Б) Показать номер Web of Science ResearcherID и ORCID (предоставлено Clarivate) ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ КОЛЛЕКТИВНЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ICCCI 2015), PT II Серия книг Конспект лекций по искусственному интеллекту Том 9330 Страница 566-577 DOI 10.1007/978-3-319-24306-1_55 Опубликовано 2015 Дата индексации 2015-12-30 Тип документа Трудовой документ Конференция Конференция 7-я Международная конференция по вычислительному коллективному разуму (ICCCI) Местоположение Мадрид, Испания Дата 21-23 сентября 2015 г. Спонсоры Университет Комплутенсе Мадрид;Университет Автонама Мадрид;Вроцлавский технологический университет Аннотация Метод совершенствования моделей оценки имущества заключается в определении зон городского поселения, в которых цены на жилые помещения изменяются во времени одинаково. Такие похожие зоны затем объединяются в более крупные области, охватывающие большее количество сделок купли-продажи, которые составляют более надежную основу для построения точных моделей оценки собственности. Это особенно важно, когда алгоритмы машинного обучения действительно создают модели прогнозирования. В этой статье мы представляем наше дальнейшее исследование метода с использованием кадастровых районов города в качестве зон для слияния. Была проведена серия оценочных экспериментов с использованием реальных данных, включающих записи сделок купли-продажи жилых помещений, совершенных в польском городском муниципалитете. Шесть алгоритмов машинного обучения, доступных в системе интеллектуального анализа данных WEKA, использовались для создания моделей оценки собственности. Исследование показало, что прогностические модели, созданные по объединенным кадастровым районам, превосходят по точности модели, основанные на исходных составных регионах. Обсуждение эффективности управления рынком жилой недвижимости в провинции Хэбэй Автор: Хан, кв.(Хань Суцин) [1];Го, АК(Го Айцин) [2];Хан, Ф(Хань Фан) [1] Отредактировано: Ху, Дж.(Ху, Дж) 2012 2-Я МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ПРИКЛАДНЫМ СОЦИАЛЬНЫМ НАУКАМ (ICASS 2012), ТОМ 4 Страница 337-+ Опубликовано 2012 Дата индексации 2012-05-23 Тип документа Трудовой документ Конференция Конференция 2-я Международная конференция по прикладным социальным наукам (ICASS 2012) Местоположение Куала Лумпур, Малайзия Дата 01-02 февраля 2012 г. Аннотация На основе исследования управления рынком недвижимости была построена система индекса оценки эффективности рынка жилой недвижимости Хэбэй. Используя модель DEA, в этой статье смоделирована эффективность управления рынком жилой недвижимости в провинции Хэбэй. Результаты показывают, что за пять лет общей ситуации управления рынком жилой недвижимости провинции Хэбэй снижение отдачи от масштаба, эффективность недостаточна, различные виды эффективности управления жилой недвижимостью различаются; и смоделированные разумные входные и выходные значения в эффективном управлении менее чем 90M (2) и элитной жилой недвижимостью в 2010 году. Результаты обеспечивают прямую ссылку для государственного управления рынком недвижимости. Постоценка жилой недвижимости на основе энтропийно-нечеткой комплексной оценки Автор: Го, Б(Го Бинь) [1];Он, ЮГ(Хе Яньян) [1] Отредактировано: Чжан, С(Чжан, С) ;Фэн, З.(Фэн, Z) ;Чжао, Х(Чжао, Х) ;Чжан, Х(Чжан, Х) ДОСТИЖЕНИЯ В УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЯМИ, ЧАСТЬ 1 Страница 215-219 Опубликовано 2010 Дата индексации 2010-01-01 Тип документа Трудовой документ Конференция Конференция 5-я Международная конференция по управлению технологиями Местоположение Город Тайюань, НАРОДЫ КИТАЯ Дата 20-23 августа 2010 г. Спонсоры Shanxi Assoc Управление рисками;Университет Китая;Шаньсийский университет финансов и экономики Аннотация Как часть программы управления проектом, пост-оценка проекта жилой недвижимости может извлечь опыт и уроки после выполнения общего резюме и оценки проекта. Это может улучшить и повысить уровень принятия решений и инвестиционный доход. В соответствии с проектными характеристиками жилой недвижимости предлагается система постоценочных индексов жилой недвижимости, включающая в себя процесс строительства, экономическую выгоду и индекс удовлетворенности собственника. И модель оценки построена путем введения принципа энтропии в метод нечеткой комплексной оценки. Объективные веса определяются свойствами энтропийного метода. Это позволяет избежать случайности субъективного взвешивания в традиционной модели оценки. Ну наконец то, НЕЧЕТКАЯ, ОСНОВАННАЯ НА ЗНАНИЯХ ОСНОВА ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКА ИНВЕСТИЦИЙ В ЖИЛУЮ НЕДВИЖИМОСТЬ Автор: Рибейро, МИФ(Рибейро, Моника И.Ф.) [1];Феррейра, FAF(Феррейра, Фернандо А.Ф.) [2], [3];Джалали, штат Массачусетс(Джалали, Марьян С.) [2];Мейдуте-Каваляускене, I(Мейдуте-Каваляускене, Иева) [4], [5] Показать номер Web of Science ResearcherID и ORCID (предоставлено Clarivate) ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ И ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ Том 23 Выпуск 1 Страница 140-156 DOI 10.3846/20294913.2016.1212742 Опубликовано 2017 Дата индексации 2017-03-29 Тип документа Статья Аннотация Анализ рисков инвестиций в жилую недвижимость требует тщательного анализа определенных переменных (или определяющих факторов). Поскольку недвижимость является ключевым сектором для экономического и социального развития, этот анализ рисков считается критически важным для поддержки процессов принятия решений, касающихся покупки или продажи жилой недвижимости, отчасти из-за давления, вызванного текущей экономической ситуацией. Это исследование направлено на разработку концептуальной эталонной модели для оценки рисков жилой недвижимости с использованием нечеткого когнитивного картирования. Эта нечеткая модель позволяет выявить и лучше понять причинно-следственные связи между детерминантами, что, в свою очередь, позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения. Результаты показывают, что использование когнитивных карт уменьшает количество пропущенных критериев и способствует обучению тому, как критерии соотносятся друг с другом, обладая большим потенциалом и универсальностью при структурировании сложных проблем принятия решений. Обсуждаются практические последствия, сильные и слабые стороны нашего предложения. Анализ развития городских территорий и поддержка принятия управленческих решений на основе методов оценки объектов жилой недвижимости Автор: Парыгин Д(Парыгин, Данила) [1];Масаев С(Масаев, Сергей) [2];Маликов В(Маликов, Виталий) [1];Максимова Е(Максимова, Елена) [3];Садовникова Н(Садовникова, Наталья) [3];Финогеев А(Финогеев, Алексей) [4] Отредактировано: Двиведи, РК(Двиведи, РК) ;Саксена, Аляска(Саксена, Аляска) ;Парыгин Д(Парыгин Д) ;Атер, Д(Атер, Д) ;Ядав В(Ядав, В.) Показать номер Web of Science ResearcherID и ORCID (предоставлено Clarivate) МАТЕРИАЛЫ 8-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ПО СИСТЕМНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ПРОДВИЖЕНИЮ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ ТРЕНДОВ 2019 ГОДА (SMART-2019) Страница 184-189 Опубликовано 2019 Дата индексации 2019-01-01 Тип документа Трудовой документ Конференция Конференция 8-я Международная конференция по системному моделированию и развитию исследовательских тенденций (SMART) Местоположение Морадабад, ИНДИЯ Дата 22-23 НОЯБРЯ 2019 г. Спонсоры Секта IEEE Уттар-Прадеш;iNurture Educ Solut Private Ltd.;Марва Инфотех;СЕТПА Пвт Лтд.;Университет Тиртханкера Махавира;Teerthanker Mahaveer Univ, Coll Comput Sci & Informat Technol Аннотация Современные средства мониторинга и учета позволяют аккумулировать значительный объем тематической информации, которая может стать хорошей основой для обоснования управленческих решений по развитию городских территорий. Поэтому в данной работе предлагается ряд методов комплексной оценки и работы с информацией о жилой недвижимости. Рассмотрены современные подходы к работе с данными о рынке недвижимости. Однако для получения целостного представления о составе и состоянии жилой недвижимости необходима соответствующая информационная инфраструктура. В статье описывается разработанная система пространственного мониторинга объектов недвижимости, а также входящие в нее инструменты для представления геопространственных данных о жилых объектах (на уровне зданий и квартир) и оценки их стоимости на основе сравнительного подхода. Ключевые слова Предпочтительный порядок методов оценки (ТОПСИС), используемых при принятии решения о разработке проекта жилой недвижимости и выборе площадки Автор: Ши, ZW(Ши, Чжэньу) [1];Лю, Дж.(Лю, Цзе) [1] Отредактировано: Ван, Ю.(Ван, Ю) ;Ян, Дж.(Ян, Дж) ;Шен, GQP(Шен, GQP);Вонг, Дж.(Вонг, Дж.) МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ И УПРАВЛЕНИЮ НЕДВИЖИМОСТЬЮ 2010 ГОДА, Т. 1-3 Страница 353-357 Опубликовано 2010 Дата индексации 2010-01-01 Тип документа Трудовой документ Конференция Конференция 2010 Международная конференция по строительству и управлению недвижимостью Местоположение Брисбен, АВСТРАЛИЯ Дата 01-03 ДЕКАБРЯ 2010 г. Спонсоры Технологический университет Квинсленда, Австралия;Harbin Inst Technol, КНР;Гонконгский политехнический университет, КНР;Университет Флориды, США;Университет Солфорда, Великобритания;Университет W Англия, Великобритания;Университет Флориды, США;Национальный университет Сингапура, Сингапур Аннотация В настоящее время, поскольку индустрия недвижимости Китая продолжает процветать, застройщики также постоянно стремятся получить максимальную прибыль от различных девелоперских проектов. В этих проектах, для жилых проектов в сфере недвижимости, решение о выборе места для разработки проекта стало ключевым решающим фактором в успехе всего проекта. Однако большинство застройщиков в основном полагаются на собственный опыт и интуицию при выборе места для проекта. При этом интуитивном принятии решений часто бывает очень сложно учесть всю информацию, особенно при изменении времени. И прошлый успешный опыт может стать бременем для сегодняшнего разработчика при разработке своих проектов, заставляя разработчиков впадать в предубеждение самоуверенности при принятии какого-либо решения. Эта статья основана на методах TOPSIS, нечеткой математики и многоатрибутной модели оценки и других методах для формирования полного набора системы принятия решений по выбору участка застройки. Это даст количественную оценку застройщикам при выборе площадки для своих проектов в будущем. Ключевые слова РАЗРАБОТКА И СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ FIS И ANFIS НА ОСНОВЕ ЗНАНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ Автор: Ялпир, С(Ялпир, Сукран) [1];Озкан, Г.(Озкан, Гулгун) [1] МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ПО СТРАТЕГИЧЕСКОМУ УПРАВЛЕНИЮ НЕДВИЖИМОСТЬЮ Том 22 Выпуск 2 Страница 110-118 DOI 10.3846/ijspm.2018.442 Опубликовано 2018 Дата индексации 2018-04-19 Тип документа Статья Аннотация Растет озабоченность по поводу разработки альтернативных подходов для преодоления проблем и недостатков, возникающих при применении методов оценки недвижимости. Это исследование было создано для изучения возможности использования методологии нечеткой логики, основанной на экспертных знаниях, при определении стоимости недвижимости. Кроме того, оценка с помощью метода адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS) обеспечила сравнение моделей. Образцы были введены вопросник для параметров, запланированных для этих моделей в отношении параметров, которые влияют на стоимость недвижимости. Для оценки ценности модели системы нечетких выводов (FIS) с использованием параметров, полученных в результате анализа вопросника, критерии, которые дали наилучшие результаты, были получены из различных альтернативных критериев. Был создан алгоритм, и процесс оценки недвижимости был выполнен с использованием FIS в Конье/Турция. В результате опросов площадь, возраст, состояние пола, физические свойства и местоположение недвижимости рассматривались как входные переменные, а рыночная стоимость как выходная переменная. Членство было установлено с помощью анализа опросов и правил, основанных на экспертных знаниях. Структура модели была сформирована с использованием структуры Мамдани в наборе нечетких инструментов MATLAB. Эффективность прогнозирования модели была оценена статистически с помощью средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE), и высокая точность результатов модели по отношению к рыночным значениям указывала на надежность установленной модели оценки жилой недвижимости. В результате опросов площадь, возраст, состояние пола, физические свойства и местоположение недвижимости рассматривались как входные переменные, а рыночная стоимость как выходная переменная. Членство было установлено с помощью анализа опросов и правил, основанных на экспертных знаниях. Структура модели была сформирована с использованием структуры Мамдани в наборе нечетких инструментов MATLAB. Эффективность прогнозирования модели была оценена статистически с помощью средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE), и высокая точность результатов модели по отношению к рыночным значениям указывала на надежность установленной модели оценки жилой недвижимости. В результате опросов площадь, возраст, состояние пола, физические свойства и местоположение недвижимости рассматривались как входные переменные, а рыночная стоимость как выходная переменная. Членство было установлено с помощью анализа опросов и правил, основанных на экспертных знаниях. Структура модели была сформирована с использованием структуры Мамдани в наборе нечетких инструментов MATLAB. Эффективность прогнозирования модели была оценена статистически с помощью средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE), и высокая точность результатов модели по отношению к рыночным значениям указывала на надежность установленной модели оценки жилой недвижимости. Членство было установлено с помощью анализа опросов и правил, основанных на экспертных знаниях. Структура модели была сформирована с использованием структуры Мамдани в наборе нечетких инструментов MATLAB. Эффективность прогнозирования модели была оценена статистически с помощью средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE), и высокая точность результатов модели по отношению к рыночным значениям указывала на надежность установленной модели оценки жилой недвижимости. Членство было установлено с помощью анализа опросов и правил, основанных на экспертных знаниях. Структура модели была сформирована с использованием структуры Мамдани в наборе нечетких инструментов MATLAB. Эффективность прогнозирования модели была оценена статистически с помощью средней абсолютной ошибки в процентах (MAPE), и высокая точность результатов модели по отношению к рыночным значениям указывала на надежность установленной модели оценки жилой недвижимости. |