Studia i Prace WNEiZ US

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ

ISSN: 2450-7733     eISSN: 2300-4096     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

Rok wydania:2016
Liczba stron:12 (317-328)
Klasyfikacja JEL: R32
Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja sieci neuronowe prognozowanie ceny nieruchomości lokalowe
Cited-by (Crossref) ?:
Autorzy: Tomasz Jasiński
Politechnika Łódzka

Anna Bochenek
Politechnika Łódzka

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.