Studia i Prace WNEiZ US

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ


ISSN: 2450-7733     eISSN: 2300-4096    OAI    DOI: 10.18276/sip.2016.45/1-25
CC BY-SA   Open Access 

Lista wydań / nr 45/1 2016
Prognozowanie cen nieruchomości lokalowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych

Autorzy: Tomasz Jasiński
Politechnika Łódzka

Anna Bochenek
Politechnika Łódzka
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja sieci neuronowe prognozowanie ceny nieruchomości lokalowe
Data publikacji całości:2016
Liczba stron:12 (317-328)
Klasyfikacja JEL: R32
Cited-by (Crossref) ?:

Abstrakt

Opracowanie porusza problematykę modelowania cen nieruchomości lokalowych na rynku wtórnym za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Przeprowadzone przez autorów badania mają charakter zarówno literaturowy, jak i empiryczny. W procesie budowy modeli testowano możliwość użycia licznych zmiennych wejściowych. Badania objęły swoim zasięgiem strefę śródmiejską Łodzi. Wśród sieci poddanych testom znalazły się: sieć jednokierunkowa wielowarstwowa o jednej i dwóch warstwach ukrytych oraz sieć o radialnych funkcjach bazowych.
Pobierz plik

Plik artykułu

Bibliografia

1.Antipov, E.A., Pokryshevskaya, E.B. (2012). Mass Appraisal of Residential Apartments: An Application of Random Forest for Valuation and a CART-based Approach for Model Diagnostics. Expert Systems with Applications, 39, 1772–1778. DOI: 10.1016/j.eswa.2011.08.077.
2.Chiarazzo, V., Caggiani, L., Marinelli, M., Ottomanelli, M. (2014). A Neural Network Based Model for Real Estate Price Estimation Considering Environmental Quality of Property Location. Transportation Research Procedia, 3, 810–817. DOI: 10.1016/j.trpro.2014.10.067.
3.Garcia, N., Gamez, M., Alfaro, E. (2008). ANN+GIS: An Automated System for Property Valuation. Neurocomputing, 71, 733–742. DOI: 10.1016/j.neucom.2007.07.031.
4.Jasiński, T. (2003). Przegląd architektur sztucznych sieci neuronowych wykorzystywanych w ekonomii do przewidywania szeregów czasowych. Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, 35, 166–177.
5.Liu, X., Deng, Z., Wang, T. (2011). Real Estate Appraisal System Based on GIS and BP Neural Network. Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 21, 626–630. DOI: 10.1016/S1003-6326(12)61652-5.
6.Selim, H. (2009). Determinants of House Prices in Turkey: Hedonic Regression Versus Artificial Neural Network. Expert Systems with Applications, 36, 2843–2852. DOI: 10.1016/j.eswa.2008.01.044.
7.Tadeusiewicz, R. (1998). Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ.