緒論1.1選題背景和意義1.1.1選題背景隨著我國樓市的高速發(fā)展，人們對房價(jià)的擔(dān)憂也在不斷增加，我們政府也出臺(tái)了很多相關(guān)限制炒房的政策，體現(xiàn)了住房是人民生活的根本。面臨著不斷上漲的房價(jià)，老百姓承受著巨大的房價(jià)負(fù)擔(dān)，而新房的價(jià)格普遍偏高，于是一些人就會(huì)考慮買二手房。從2018年開始C市正式進(jìn)入一線城市，并且無論是成交量還是供應(yīng)量近幾年C市二手房始終排名第二，但是根據(jù)鏈家二手房數(shù)據(jù)顯示，C市2020年的二手房成交套數(shù)為32898，而到2021的二手房交易量為35349，甚至到了今年二手房的交易量變成了22311套[1]。購房決策中的痛點(diǎn)：二手房房價(jià)由房主自己決定，因此價(jià)格靈活，不少新人購房者不了解二手房的整體價(jià)格情況下，在做出是否購買該房的決定較為困難。目前，人們工作繁忙，家庭事務(wù)繁雜，很少有時(shí)間來研究市場內(nèi)的二手房價(jià)格的規(guī)律。需求者在入手一套二手房時(shí)，通常會(huì)花費(fèi)半年的時(shí)間甚至是1年多的時(shí)間來糾結(jié)。因此，如何讓需求者快速了解二手房房價(jià)規(guī)律，幫助他們做出購房決策具有重要意義。文章之所以選取這些鏈家作為資料，是由于鏈家的歷史悠久，而且相比其它房屋中介，它更注重為用戶提供真正可靠的房屋資訊。鏈家的數(shù)據(jù)真實(shí)性有保證，真實(shí)可靠而鏈家，則是一家以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，為客戶提供房屋信息，數(shù)據(jù)篩選，產(chǎn)品研發(fā)。數(shù)據(jù)處理的綜合性房地產(chǎn)服務(wù)。其次，C市雖然是網(wǎng)絡(luò)上二手房最暢銷的城市之一，但這一年的銷售業(yè)績卻沒有往年那么好，因此，對于C市的房產(chǎn)市場狀況和購房者的購買行為進(jìn)行研究，也是有必要的，也是可行的。然而，由于互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)具有多樣性和巨大的特點(diǎn)，因此，如何將網(wǎng)絡(luò)上的信息快速地遷移到當(dāng)?shù)夭⒐?jié)省大量的計(jì)算時(shí)間，本文選取的數(shù)據(jù)是來源于鏈家上面C市二手房數(shù)據(jù)作為研究對象，收集了包含了二手房房名，位置，樓層，面積，朝向，戶型，總價(jià)，單價(jià)等信息，然后通過對數(shù)據(jù)的清洗以及可視化構(gòu)建預(yù)測模型，對C市二手房的樓層和戶型等因素對價(jià)格的影響進(jìn)行了研究。1.1.2選題意義當(dāng)前，二手房屋買賣信息具有海量、高維和時(shí)空演化等特點(diǎn)，使得其獲取、處理和可視化分析面臨巨大的難度和挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套基于互聯(lián)網(wǎng)的二手房屋購買行為可視化分析系統(tǒng)，能夠從時(shí)間和時(shí)間兩個(gè)方面對二手房屋買賣中所蘊(yùn)含的有價(jià)值的信息進(jìn)行全面的挖掘與展現(xiàn)。另外，我們還通過圖形化的方式，使使用者能夠更有效地發(fā)現(xiàn)并獲得更多有價(jià)值的資訊。通過這種可視化方式，使用者可以對C市在賣的二手房的空間布局有一個(gè)清楚的認(rèn)識，并且可以迅速地對其中的熱點(diǎn)住宅進(jìn)行了解，發(fā)現(xiàn)自己喜歡的住宅和它的類似的住宅，還可以對二手房的歷史交易情況進(jìn)行了解，以便為使用者做出進(jìn)一步的市場決定。二手房交易涉及到買賣雙方的利益，準(zhǔn)確的房屋估價(jià)能夠提高交易的效率，降低信息不對稱帶來的風(fēng)險(xiǎn)?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估價(jià)模型可以更好地捕捉房屋價(jià)格的動(dòng)態(tài)變化，為交易雙方提供更準(zhǔn)確的參考，降低交易的風(fēng)險(xiǎn)。而購買行為是一種重要的家庭行為，卻因缺乏有效的住房信息來源而無法完全掌握房產(chǎn)交易的巨大數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致了決策上的困境。針對以上問題，本課題擬通過對C市二手房成交大數(shù)據(jù)的可視化研究，發(fā)掘出其真實(shí)有效的成交信息，揭示其背后的隱含信息，揭示其演化規(guī)律，從而有助于使用者全面掌握該地區(qū)的二手房交易情況，并做出相應(yīng)的購房決策。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀從全球的角度來看，英國是房地產(chǎn)評估理論研究的創(chuàng)始者之一。西方的房地產(chǎn)估價(jià)研究可分為幾個(gè)階段：首先是土地經(jīng)濟(jì)學(xué)派的興起，代表人物有IrvingFisher、Moorehous和RichardT.Ely，他們在土地價(jià)值理論上打下了基礎(chǔ)。其中,FrederickM.Bobeock在《房地產(chǎn)估價(jià)》中首次詳細(xì)闡述了房地產(chǎn)估價(jià)的主要方法[2]。在房地產(chǎn)估價(jià)領(lǐng)域,ArthurJ.Mertzke是第二階段的顯著代表。他的著作《房地產(chǎn)估價(jià)過程》一書首次將價(jià)值論和估值論相整合起來,為探索房地產(chǎn)估價(jià)方法奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)[2]。到了第三階段，K.LeeHyder、HarryGrant.Atkinson和GeorgeL.Schmutz三位專家對市場法、收益法和成本法進(jìn)行了深入的研究和廣泛的推廣,使得房地產(chǎn)估價(jià)方法在實(shí)際應(yīng)用中得到了進(jìn)一步的發(fā)展和完善。各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,房地產(chǎn)估價(jià)的側(cè)重點(diǎn)也呈現(xiàn)出多樣性[3]。英國等國認(rèn)為,直接獲得的市場上面的信息在成熟的房地產(chǎn)市場上是比較可靠的;而美國等國則認(rèn)為通過數(shù)理模型得出來的評價(jià)結(jié)果是較為客觀,要求評價(jià)時(shí)采用三種以上的方法進(jìn)行分析比較[4]。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)房地產(chǎn)評估研究主要可以分為兩個(gè)階段。在1995年之前，關(guān)于房地產(chǎn)估價(jià)的研究相對較少，且主要來源于國外。然而，自1995年起，受到英國評估體系的影響，市場法、收益法和成本法這三種傳統(tǒng)方法在國內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，并輔以假設(shè)開發(fā)法、路線價(jià)格法、長期趨勢法、剩余法等多種方法。在此背景下，國內(nèi)學(xué)者也開始積極探索并改進(jìn)現(xiàn)有的估價(jià)方法。例如，孫美玲引入熵權(quán)法和模糊數(shù)學(xué)，對市場法進(jìn)行了優(yōu)化[5]。劉洪玉、李妍則結(jié)合收益法和市場法，構(gòu)建了適合中國房地產(chǎn)市場的批量評估模型[6]；此外，梁佩在昆明市盤龍區(qū)二手房估價(jià)中，將空間效應(yīng)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出了隨機(jī)森林模型和引入空間效應(yīng)的XGBoost回歸模型[7]；王紹鋼運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度法分析了紹興市房價(jià)的影響因素；而高攀在二手房價(jià)值評估中引入了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并以C市巴南二手房為例進(jìn)行了實(shí)證研究，驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在二手房評估中的有效性[8]。這些研究不僅豐富了房地產(chǎn)估價(jià)的理論體系，也為實(shí)際估價(jià)工作提供了更多的選擇和方法。1.2.3綜述不動(dòng)產(chǎn)估價(jià)是一種帶有社會(huì)性質(zhì)的不動(dòng)產(chǎn)估價(jià)，在具體的實(shí)務(wù)操作中，各種資訊指數(shù)所涵蓋的范疇也比較廣。但是，不動(dòng)產(chǎn)的估價(jià)是估價(jià)師對不動(dòng)產(chǎn)的比較客觀、合理的估價(jià)。不動(dòng)產(chǎn)估價(jià)，就是以不動(dòng)產(chǎn)為目標(biāo)的物，用金錢衡量物的價(jià)值的一個(gè)過程。二手房的價(jià)格就是指將二手房屋作為一個(gè)估價(jià)目標(biāo)，根據(jù)它的各種因素來估算二手房屋的價(jià)格。現(xiàn)在二手房估價(jià)的方法主要有三種：市場比較法，成本法，收入法。但是，在實(shí)踐過程中卻遇到了許多棘手的問題。首先，在對資產(chǎn)評估方法中有關(guān)指標(biāo)進(jìn)行微調(diào)時(shí)，容易受到評價(jià)者本身的因素的制約，既使有關(guān)指標(biāo)權(quán)重的確定變得困難，又對評價(jià)者的業(yè)務(wù)水平提出了更高的要求。在實(shí)踐中，往往會(huì)選擇3-10個(gè)可比示例，但隨著評估師搜集信息和查詢數(shù)據(jù)所花費(fèi)的時(shí)間越來越多，評價(jià)的準(zhǔn)確性也會(huì)隨之降低。在利用可比案例的樣品時(shí)，一般采取算術(shù)平均法、加權(quán)平均法，或以類似交易案例進(jìn)行修正后的定價(jià)為主要手段?？梢姡捎檬袌龇▽Σ粍?dòng)產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)時(shí)，其得出的評價(jià)結(jié)果過于主觀，且可能會(huì)對最終的估價(jià)產(chǎn)生較大的影響。1.3研究思路與框架圖1-1技術(shù)路線圖2相關(guān)理論概述2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN），作為深度學(xué)習(xí)算法的重要組成部分，該算法通過模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜非線性關(guān)系的建模和學(xué)習(xí)。ANN是一種人工智能系統(tǒng)，是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。它由大量的神經(jīng)元（或稱為節(jié)點(diǎn)）相互連接而成，通過調(diào)整節(jié)點(diǎn)之間的連接強(qiáng)度（權(quán)重）來學(xué)習(xí)和處理信息。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元的輸出通常由其輸入和連接權(quán)重的加權(quán)和經(jīng)過激活函數(shù)處理后得到。在某些情況下，可以通過引入閾值來控制神經(jīng)元的激活狀態(tài)。具體來說，某些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還會(huì)引入閾值的概念。閾值是一個(gè)固定的值，用于控制神經(jīng)元的激活狀態(tài)。當(dāng)神經(jīng)元的加權(quán)和超過這個(gè)閾值時(shí)，神經(jīng)元才會(huì)被激活并產(chǎn)生輸出；否則，神經(jīng)元將保持抑制狀態(tài)，不產(chǎn)生輸出。這種引入閾值的機(jī)制增加了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和靈活性，使其能夠更好地模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和不斷來優(yōu)化模型的參數(shù)，以其來提高其對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和泛化的能力。在訓(xùn)練的過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間的模式和關(guān)系，來調(diào)整連接權(quán)重和偏置的，從而逐漸改善其性能。一旦經(jīng)過充分訓(xùn)練并微調(diào)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以成為強(qiáng)大的工具，來用于解決各種計(jì)算機(jī)和人工智能領(lǐng)域的問題。它們能夠高效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、預(yù)測和決策將每個(gè)單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)看作自己的線性回歸的模型，由輸入的數(shù)據(jù)、權(quán)重、偏差（或閾值）和輸出來組成。公式：∑WIXI+偏置=W1X1+W2X2+W3X3+偏置如果∑W1X1+b>=0，輸出f(x)=1；如果∑W0x1+b<1，則為0。這種輸出由激活的函數(shù)來確定，來表示神經(jīng)元的激活狀態(tài)。這種激活函數(shù)通常是階躍函數(shù)或sigmoid函數(shù)等。最后，輸出的大于閾值的神經(jīng)元才被激活，并將其輸出的傳遞到網(wǎng)絡(luò)的下一層，這種網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)被稱為前饋網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)閿?shù)據(jù)從輸入層向前傳遞到輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程通過反向傳播的算法來更新模型參數(shù)，來使得模型逐漸擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。下面是具體的訓(xùn)練步驟：具體步驟如下：（1）前向傳播：從輸入層開始，通過一定的權(quán)重和偏置的組合，將數(shù)據(jù)傳遞到隱層和輸出層，得到的是模型的輸出。（2）計(jì)算損失函數(shù)：損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的差距。在前向傳播得到預(yù)測結(jié)果后，我們會(huì)將其與實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較，并計(jì)算出一個(gè)損失值。均方誤差適用于回歸問題，衡量預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均平方誤差；而交叉熵?fù)p失函數(shù)則常用于分類問題，衡量預(yù)測概率分布與實(shí)際概率分布之間的差異。（3）反向傳播：當(dāng)損失函數(shù)計(jì)算完畢后，反向傳播算法才開始工作。它的目的是計(jì)算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，即損失函數(shù)值隨著權(quán)重和偏置變化而變化的速率。通過鏈?zhǔn)椒▌t，我們可以從輸出層開始，逐層計(jì)算每個(gè)參數(shù)的梯度。然后，根據(jù)這些梯度信息，我們調(diào)整參數(shù)的方向和大小，以減小損失函數(shù)值。（4）參數(shù)更新：根據(jù)梯度下降算法，對模型的權(quán)重和偏置進(jìn)行更新。一般使用學(xué)習(xí)率（learningrate）來操控每一次更新的步長，來避免參數(shù)更新的過大或過小。（5）重復(fù)步驟1-4，：反復(fù)的來進(jìn)行前向傳播、損失計(jì)算和反向傳播，直到達(dá)到了預(yù)定的訓(xùn)練次數(shù)或者目標(biāo)誤差。在每次訓(xùn)練迭代中，模型都會(huì)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷調(diào)整參數(shù)，以最小化損失函數(shù)，從而提高模型的性能和泛化能力。2.2可視化技術(shù)數(shù)據(jù)可視化就是創(chuàng)造資訊圖像的流程。這個(gè)流程可以協(xié)助研究人員交流資料，這樣可以更容易地理解和總結(jié)。曲線圖是一種最簡便的曲線圖，它可以用來描繪一個(gè)變數(shù)和其他變數(shù)之間的相關(guān)或依存。我們只需調(diào)用plot函數(shù)就能畫出這兩個(gè)參數(shù)間的聯(lián)系。條狀圖是用來對比各種類型或群體的數(shù)目的。分類的價(jià)值通過條狀來表達(dá)，它可以被縱向或者橫向排列，每條都有一個(gè)長或者高代表一個(gè)數(shù)值。餅狀表是一種循環(huán)的統(tǒng)計(jì)學(xué)圖形，用來確定斷面來表示數(shù)值的大小。在此，每個(gè)滑動(dòng)條的長度都和它所表示的數(shù)目成比例。一般情況下，他們被用來對整個(gè)頁面進(jìn)行對比，在部件數(shù)量不多，并且包括文字和比例的情況下，這種方法是最高效的。但是，由于眼睛很難進(jìn)行面積的估算以及對觀察角度的對比，所以這一點(diǎn)是很難理解的。另外一種常用的視覺方法是散點(diǎn)圖，即散點(diǎn)圖，這是一個(gè)兩維圖表，代表了兩個(gè)項(xiàng)目的共同變化。每一標(biāo)志（如點(diǎn)，方格，和+）代表一個(gè)觀察。標(biāo)示的地點(diǎn)表示每一個(gè)觀察的數(shù)值。當(dāng)指定多于兩個(gè)指標(biāo)時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)散點(diǎn)圖的矩陣，它是一種順序散點(diǎn)圖，它表明了為視覺效應(yīng)指定的各種測量方法的每一種可能的組合。散點(diǎn)圖被用來檢驗(yàn)X與Y兩個(gè)變數(shù)間的關(guān)聯(lián)。bubble圖表是對散點(diǎn)圖的一種變形，在該圖表中，用泡泡代替了數(shù)據(jù)點(diǎn)，而另外一維則用泡泡的尺寸來代表。時(shí)間線圖按時(shí)間順序（例如項(xiàng)目進(jìn)度、廣告活動(dòng)、獲取過程）按時(shí)間順序說明事件，無論數(shù)據(jù)記錄在哪個(gè)時(shí)間單位，例如周、月、年、季度。它在時(shí)間刻度上顯示過去或未來事件的時(shí)間順序。3C市二手房價(jià)現(xiàn)狀分析3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3.1.1數(shù)據(jù)獲取此次實(shí)驗(yàn)所使用的數(shù)據(jù)集為C市的二手房資料，其主要來源為鏈家網(wǎng)站發(fā)布的網(wǎng)上出售的房屋資料，通過網(wǎng)絡(luò)獲取的總數(shù)量為3000條左右，其中包含了丟失幀的部分。這一節(jié)是在房產(chǎn)中介網(wǎng)站上，對C市的二手房進(jìn)行了抓取，采集了第一手的資料，為后續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。通過將requests庫,Pandas庫獲取的信息，通過URL獲取數(shù)據(jù)。在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，我們設(shè)定了包括id、小區(qū)名、價(jià)格、地區(qū)、房屋戶型、所在樓層、建筑面積、戶型結(jié)構(gòu)、建筑類型、房屋朝向、建成年代、裝修時(shí)間、建筑結(jié)構(gòu)、供暖方式以及單價(jià)等15個(gè)關(guān)鍵字段。獲取完數(shù)據(jù)后，我們利用save_data()函數(shù)來存儲(chǔ)這些收集到的數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析和使用。表3-1數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)描述變量數(shù)據(jù)維度鏈家網(wǎng)站二手房信息小區(qū)名稱、所在區(qū)域、總價(jià)、單價(jià)、房屋戶型、所在樓層、建筑面積、戶型結(jié)構(gòu)、建筑類型、房屋朝向、建成年代、裝修時(shí)間、建筑結(jié)構(gòu)、供暖方式15個(gè)鏈家網(wǎng)C市二手房主頁顯示了C市各區(qū)域的在售的二手房源位置名稱，并列出了相應(yīng)的房源總數(shù)量。頁面中還包含了二手房房源信息的縮略圖，并且標(biāo)注了相關(guān)的地址標(biāo)簽。這次研究需要的數(shù)據(jù)也在這個(gè)界面，其中包括了房屋基本信息、房屋屬性兩大類。其中處理后我們需要的核心數(shù)據(jù)如下：1）基本信息：小區(qū)名稱、所在區(qū)域、總價(jià)、單價(jià)。2）房屋屬性：房屋戶型、所在樓層、建筑面積、戶型結(jié)構(gòu)、面積、建筑類型、房屋朝向、建筑結(jié)構(gòu)、裝修情況。3.1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理1、數(shù)據(jù)清理：去除部分"臟"的信息，糾正錯(cuò)誤的信息。對于二手房數(shù)據(jù)，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)來自多個(gè)來源或格式不統(tǒng)一時(shí)，我們需要將混亂的記錄數(shù)據(jù)項(xiàng)對齊，確保每個(gè)字段都符合預(yù)期的格式，同時(shí)清洗掉那些對后續(xù)分析無用的數(shù)據(jù)項(xiàng)。2、處理缺失值：缺失值的存在可能會(huì)對后續(xù)的預(yù)測模型造成不準(zhǔn)確的影響，因此我們需要謹(jǐn)慎處理。對于缺失的數(shù)據(jù)，我們可以選擇填充（如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)進(jìn)行填充），或者根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)的特性選擇舍去含有缺失值的記錄。3、去重處理：使用duplicated()函數(shù)去除重復(fù)的數(shù)值，確保數(shù)據(jù)的唯一性和準(zhǔn)確性。4、數(shù)據(jù)可視化和進(jìn)一步分析：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形化界面顯示，進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析和挖掘。分析在售樓盤在C市的位置分布、樓盤類型的統(tǒng)計(jì)情況。通過散點(diǎn)圖顯示樓盤價(jià)格區(qū)間的集中情況，選擇集中區(qū)域進(jìn)行聚類分析，以避免個(gè)別數(shù)據(jù)對整個(gè)聚類分析的影響。處理后的數(shù)據(jù)如下表所示，可以看出清洗后數(shù)據(jù)已經(jīng)規(guī)整了許多。表3-2數(shù)據(jù)處理小區(qū)名價(jià)格/萬地區(qū)房屋戶型所在樓層建筑面積建筑類型上品拾陸92渝北2室1廳1廚1衛(wèi)低樓層(共34層)83.35㎡塔樓綠地城二期86.8大渡口3室2廳1廚2衛(wèi)中樓層(共20層)102㎡塔樓長安錦尚城53渝北3室1廳1廚1衛(wèi)高樓層(共32層)75㎡塔樓典雅中央48巴南1室1廳1廚1衛(wèi)中樓層(共18層)56.31㎡板塔結(jié)合鵬潤悅秀119渝北2室1廳1廚1衛(wèi)中樓層(共15層)61.8㎡板塔結(jié)合金茂國際120渝北3室2廳1廚1衛(wèi)低樓層(共37層)78.22㎡塔樓3.2二手房特征分析3.2.1樓層分析與可視化對樓層列進(jìn)行分析與可視化，來分析二手房中主要集中哪些樓層。數(shù)據(jù)處理后發(fā)現(xiàn)，C市二手房中大部分是二手房總樓高33層的，其中中層的最多，高層的其次。可見中層和高層比較受歡迎。圖3-1樓層分析餅狀圖3.2.2戶型分析與可視化對戶型進(jìn)行分析與可視化，發(fā)現(xiàn)二手房戶型中，可以看出來3室2廳1廚2衛(wèi)和4室2廳1廚2衛(wèi)都是比較受歡迎的，也是二手房中最熱門的房型。圖3-2戶型統(tǒng)計(jì)3.2.3二手房數(shù)量分析與可視化對C市各個(gè)區(qū)域的二手房數(shù)量及每平米單價(jià)進(jìn)行研究，然后做出圖表可視化。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，房價(jià)與區(qū)域有重大關(guān)系。渝中的房價(jià)最高且數(shù)量較少，江北區(qū)的房價(jià)次之，該區(qū)域的二手房數(shù)量較多，渝北的房價(jià)也相對較高，區(qū)域二手房數(shù)量是最多的。圖3-3房價(jià)及數(shù)量分析圖3.2.4價(jià)格分析與可視化對C市各個(gè)區(qū)域的二手房房價(jià)進(jìn)行分析與可視化。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)南岸，大渡口，巴南，渝中，璧山，沙坪壩，江北，渝北，九龍坡，北碚這些區(qū)域的房價(jià)比較高，大部分超過100萬。大渡口，巴南，璧山這些區(qū)域，100以內(nèi)的二手房較多。長壽，江津這兩個(gè)區(qū)域的房價(jià)比較低，沒有發(fā)現(xiàn)超過100萬的二手房。圖3-4價(jià)格及數(shù)量分析圖3.2.5平均單位房價(jià)分析與可視化對C市各個(gè)區(qū)域的二手房平均房價(jià)進(jìn)行分析與可視化。房價(jià)由高到低的區(qū)域順序是：渝中，江北，渝北，南岸，沙坪壩，九龍坡，北碚，大渡口，巴南，璧山，江津，長壽?？梢钥闯鲇逯袇^(qū)平均房價(jià)是最高的。圖3-5價(jià)格分析圖3.2.6房屋裝修情況分析與可視化通過數(shù)據(jù)對C市房屋裝修情況進(jìn)行分析。從分析圖可以看出來，二手房中精裝房的數(shù)量是占絕大多數(shù)，其次才是毛坯房，簡裝占比是相對較小的。圖3-6房屋裝修情況分析圖OTS與/OPENDTP模型的集成4C市二手房估價(jià)模型構(gòu)建與預(yù)測4.1數(shù)據(jù)與變量描述此資料集合含有許多與房產(chǎn)資訊有關(guān)的屬性，用以預(yù)估房產(chǎn)單位價(jià)值。房屋面積、臥室數(shù)量、起居室數(shù)量、衛(wèi)生間數(shù)量、裝修狀況、戶型結(jié)構(gòu)、面積和朝向等因素都會(huì)對房價(jià)產(chǎn)生較大的影響。原始數(shù)據(jù)處理后，對原來的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，為接下來的分析和研究做好了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。表格4-1顯示了這些變量的描述。表4-1變量描述字段名輸入數(shù)據(jù)類型初始默認(rèn)值單價(jià)整型0建筑面積整型0臥室數(shù)整型0客廳數(shù)整型0廚房數(shù)整型0客廳數(shù)整型04.2模型構(gòu)建思路4.2.1訓(xùn)練集測試集劃分在模型構(gòu)建中,訓(xùn)練集和測試集的劃分是非常重要的,是用來對模型在新的表現(xiàn)下進(jìn)行評估的。通過后面在訓(xùn)練集上對模型來進(jìn)行訓(xùn)練,然后在測試集上來進(jìn)行評價(jià),模型的泛化能力才可以得到驗(yàn)證[16]。測試集的性能指標(biāo)有助于確定模型是否過度擬合或欠擬合，并指導(dǎo)選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛥?shù)。在訓(xùn)練集與測試集劃分之前，首先進(jìn)行特征選擇是至關(guān)重要的，因?yàn)樘卣鬟x擇直接影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。這篇論文選取了建筑面積、臥室數(shù)量、客廳數(shù)量、衛(wèi)生間數(shù)量、裝修情況、戶型結(jié)構(gòu)、,區(qū)域及朝向等特點(diǎn)，同時(shí)把單價(jià)為預(yù)判對象由于特征變量類型和量綱多樣,它們的不一致性會(huì)影響到實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,所以數(shù)據(jù)是需要?dú)w一化的標(biāo)準(zhǔn)化處理的[17]。數(shù)據(jù)歸一化是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特定范圍（如0～1）內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，簡化并去除量綱影響。反歸一化則是將歸一化后的數(shù)據(jù)恢復(fù)為原始數(shù)據(jù)的過程。在模型訓(xùn)練中，輸出數(shù)據(jù)需要經(jīng)過反歸一化才能還原為具有實(shí)際意義的量綱數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)歸一化公式為[17]：X_反歸一化公式為：X=其中：X為的原始數(shù)據(jù)，X_scaled是縮放后的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中的最小值是min，數(shù)據(jù)中的最大值是max。在完成了特征選擇和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化流程之后，為了有效地訓(xùn)練和評估模型，我們按照7:3的比例將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。這種劃分確保了大部分?jǐn)?shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，而余下的部分則用于評估模型的性能。通過這種方法，我們既能充分訓(xùn)練模型，又能準(zhǔn)確地了解其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，從而確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2.2輸入輸出個(gè)數(shù)的選擇進(jìn)行特征選擇流程確定好問題的特征和目標(biāo)后，需要確定輸入輸出個(gè)數(shù)的選擇。由于本文選取了4個(gè)特征作為輸入，包括建筑面積、臥室數(shù)量、客廳數(shù)量、衛(wèi)生間數(shù)量，所以輸入向量的維度為4。而預(yù)測的對象是單價(jià)，因此輸出的維度為1。4.2.3網(wǎng)絡(luò)層數(shù)選擇選擇網(wǎng)絡(luò)層數(shù)時(shí),需要對模型的復(fù)雜度和預(yù)測性能進(jìn)行權(quán)衡。通過增加隱藏層的數(shù)量來降低錯(cuò)誤率,潛在的性能。但也會(huì)使網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)復(fù)雜度增加。增加了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷,增加了模型的復(fù)雜度和運(yùn)算負(fù)擔(dān),甚至?xí)霈F(xiàn)過度擬合的危險(xiǎn)。因此,需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重?cái)?shù)值。本文選用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有調(diào)整簡單,計(jì)算量小,收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程中,為了提高預(yù)測準(zhǔn)確率,應(yīng)選擇適當(dāng)?shù)姆蔷€性激勵(lì)函數(shù),以增加隱含層神經(jīng)元的數(shù)量為目標(biāo)。所以本文用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來詳細(xì)分析這個(gè)問題。4.2.4隱含層神經(jīng)個(gè)數(shù)選擇三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整輸入和輸出層的神經(jīng)元數(shù)量，優(yōu)化隱含層神經(jīng)元數(shù)目和激勵(lì)函數(shù)，以提升網(wǎng)絡(luò)性能。然而，若節(jié)點(diǎn)數(shù)量過少，會(huì)影響權(quán)值調(diào)整效果，延長網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間并降低預(yù)測準(zhǔn)確率。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)數(shù)增加也會(huì)使訓(xùn)練時(shí)間變長。因此，在選擇節(jié)點(diǎn)數(shù)量時(shí)需要權(quán)衡性能與效率。會(huì)讓模型的擬合度過高。目前,在現(xiàn)有理論框架下,判斷哪一個(gè)隱結(jié)點(diǎn)最好,還沒有一個(gè)可靠的參考標(biāo)準(zhǔn)。但如果能對隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量進(jìn)行更精確的估計(jì),當(dāng)其數(shù)量越來越多時(shí),其錯(cuò)誤率也會(huì)大大降低。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種新的學(xué)習(xí)算法,它基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以有效地改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。雖然增加隱含層神經(jīng)元的數(shù)量可以減少錯(cuò)誤率,但是對于學(xué)習(xí)的絕對準(zhǔn)確性卻沒有任何保證。為了更精確地估計(jì)隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量,以下兩種公式都可以用到：N<mN=[其中，N為隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目，m為輸出層神經(jīng)元數(shù)目，n為輸入層神經(jīng)元數(shù)目，r為間隔中參量[0，11]。通過計(jì)算N，可以確定隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量根據(jù)公式（4-3,4-4），將n和m分別設(shè)置為5和1，以保證隱含層神經(jīng)元的數(shù)量處于一定的間距[6，17]。本文提到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由42個(gè)輸入和1個(gè)輸出組成，而其中隱藏層的結(jié)構(gòu)則位于一定范圍內(nèi)[3，11]。通過對固定網(wǎng)格的其他參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，可以從中挑選出最佳的隱含層神經(jīng)元數(shù)量[3，11]，以此來評估網(wǎng)絡(luò)的收斂情況以及訓(xùn)練的均方根誤差值。文中選定隱含層為5。4.2.5學(xué)習(xí)率的選擇每次循環(huán)系統(tǒng)訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)速度的變化將直接影響權(quán)重值的調(diào)整，從而決定最終的結(jié)果。當(dāng)學(xué)習(xí)速度過快時(shí)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)受到劇烈的振蕩，而當(dāng)學(xué)習(xí)速度過慢時(shí)，就會(huì)消耗更多的時(shí)間來進(jìn)行訓(xùn)練，從而降低網(wǎng)絡(luò)的收斂能力?，F(xiàn)有的研究中，通常將學(xué)習(xí)進(jìn)程調(diào)整到0.01至0.20之間，以獲得更佳的效果。在本文的實(shí)驗(yàn)過程中，我們設(shè)置的學(xué)習(xí)率為0.01。4.3模型評估預(yù)測模型評價(jià)指標(biāo)是衡量模型性能和準(zhǔn)確度的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，能夠反映模型的可靠性。以下是本文中用于模型評估的各項(xiàng)指標(biāo)及其對應(yīng)公式。（1）平均絕對值誤差（MeanAbsoluteError，MAE）是回歸模型評估中直觀、基礎(chǔ)的指標(biāo),主要用于度量模型預(yù)測值與實(shí)際觀測值的平均絕對偏離程度。其計(jì)算公式為[18]：MAE=1/其中：n是樣本數(shù)量，yi是樣本i的真實(shí)值，xi是樣本i的預(yù)測值。MAE是通過計(jì)算各樣本預(yù)測值與實(shí)際值的絕對誤差,并求其平均值,從而對模型預(yù)測的總體準(zhǔn)確度進(jìn)行衡量。更小的MAE值意味著該模型的預(yù)測值與實(shí)際觀測值才更加具有更好的預(yù)測性能[18]。（2）均方誤差是通過來計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值之間的差值的平方這些平方誤差的平均值用來評價(jià)模型性能的一種衡量模型可靠性的方法。越小的均方誤差值意味著模型的預(yù)測結(jié)果越接近于實(shí)際的觀測值,從而體現(xiàn)出更高的模型精確度。其計(jì)算公式為[18]：MSE=(1其中：n是樣本數(shù)量，y是真實(shí)值，是預(yù)測值。它計(jì)算預(yù)測值和實(shí)值之差的平方,求其平均數(shù)。平均誤差越小,說明預(yù)測結(jié)果與真實(shí)價(jià)值越接近。在本文中，我們對未調(diào)優(yōu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和經(jīng)過調(diào)優(yōu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了效果對比，對比結(jié)果如表4-2所示，可以得出，經(jīng)過調(diào)優(yōu)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果得到提升，從而驗(yàn)證了調(diào)優(yōu)過程對于提升模型性能的有效性。表4-2模型對比模型MAEMSE默認(rèn)參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0.4630.215調(diào)優(yōu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0.2310.1194.4預(yù)測結(jié)果導(dǎo)入準(zhǔn)備好的需要進(jìn)行預(yù)測的數(shù)據(jù)文件，模型輸出后會(huì)顯示出來預(yù)測的結(jié)果。以10條數(shù)據(jù)為例子，下面需要預(yù)測的10條數(shù)據(jù)如表4-1所示。圖4-1待預(yù)測的數(shù)據(jù)預(yù)測目標(biāo)為房價(jià)，預(yù)測的結(jié)果如圖4-2所示圖4-2預(yù)測的結(jié)果房屋面積：模型評估顯示，在給定的數(shù)據(jù)集中，房屋面積是影響二手房價(jià)格的最重要因素之一。特別是在第三組和第九組數(shù)據(jù)中，盡管它們的房間數(shù)量相同，但第九組數(shù)據(jù)的房屋面積最大，因此房價(jià)單價(jià)也相對較高。這表明，在相同的房間數(shù)量情況下，較大的建筑面積會(huì)導(dǎo)致房價(jià)單價(jià)的增加。房間數(shù)量：房間數(shù)量也是影響房屋價(jià)格的重要因素之一。在數(shù)據(jù)預(yù)測中，第一組和第二組數(shù)據(jù)的建筑面積相似，但房間數(shù)量不同。第一組數(shù)據(jù)的臥室、客廳和衛(wèi)生間數(shù)量都比第二組數(shù)據(jù)多，因此其房價(jià)相對較高。這表明，在相同的建筑面積情況下，擁有更多房間的房屋通常會(huì)有更高的價(jià)格。綜合來看，房屋面積和房間數(shù)量是影響二手房價(jià)格的兩個(gè)主要因素。購買者在選擇二手住宅時(shí)應(yīng)該綜合考慮這些因素，并根據(jù)自己的需求和預(yù)算做出合適的選擇5結(jié)果分析5.1C市二手房房價(jià)特征重要性分析在選擇二手房時(shí)，房屋面積是非常重要的考慮因素。住宅的規(guī)模與居民的生活環(huán)境有很大的聯(lián)系，占地越大，房價(jià)就越高。這主要是由于現(xiàn)在的居民對于更寬敞，更舒適的生活條件的要求越來越高。房間的數(shù)量也是影響價(jià)格的另外一個(gè)重要因素。這和買房人的家庭大小，住房需求有很大關(guān)系。有更多房間的，買家往往會(huì)更愿意購買更多的房間，從而造成價(jià)格上漲。起居室的尺寸和浴室的數(shù)目也是一個(gè)很大的影響因素。居住環(huán)境的舒適并不只是表現(xiàn)在房間的數(shù)目上，還有其它的一些功能方面。居室空間大、浴室多，是提高住宅生活品質(zhì)的重要指標(biāo)，而面積則是決定二手住宅價(jià)格的重要因素。C市地域廣闊，各有特色。方位也是一個(gè)重要的影響因子，而且每個(gè)人都有自己的喜好。總的來說，南向的房子比較流行，這是由于這樣可以最大限度地獲得陽光和空氣流通，從而對住宅的舒適性起到正面作用。裝飾狀況也是一個(gè)重要特點(diǎn)。不同程度的裝飾，如未加工，簡單裝飾，精裝修等，都會(huì)對買家的第一印象產(chǎn)生直接的影響。優(yōu)質(zhì)的裝飾往往能提升業(yè)主對住宅的滿意程度，進(jìn)而對價(jià)格產(chǎn)生一定的影響。房屋形態(tài)對房屋價(jià)格也有很大的影響。5.2C市二手房房價(jià)評估建議為保證評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確、公平，對C市二手房交易價(jià)格的確定，必須綜合考量多種影響因素。在房地產(chǎn)估價(jià)中，建筑面積是一個(gè)重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)。住宅用地與房屋價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系，但這不是一個(gè)絕對的影響，而是要與房屋的其它特性相聯(lián)系。居室面積的多少，關(guān)系到使用者的舒適性與居住品質(zhì)，特別是對一個(gè)家庭來說，更是重中之重。廁所的數(shù)目也是不可忽略的，多廁所的設(shè)置能提高居民的生活方便。區(qū)位的選擇會(huì)受交通方便、教育資源及周邊環(huán)境等多種外在因素的制約，消費(fèi)者需要在自身需要及經(jīng)濟(jì)情況下做出合理的取舍。方位也是房屋價(jià)格的一個(gè)重要指標(biāo)，方位好的房屋能帶來良好的光線和空氣流通，進(jìn)而改善住宅的舒適性。裝飾狀況是視覺上最直觀的要素之一，它將會(huì)對住宅的市場接受程度及評估產(chǎn)生重要的影響。經(jīng)過精心設(shè)計(jì)的住宅，通常會(huì)對消費(fèi)者產(chǎn)生較大的吸引力，但同時(shí)也要付出一定的費(fèi)用。在房屋價(jià)格評估過程中，戶型構(gòu)成是影響房屋價(jià)格的關(guān)鍵因素，各種類型的房屋構(gòu)成適合人們的住房需要和生活習(xí)慣，消費(fèi)者根據(jù)自己的能力和需求，來選擇適合自己的房子。6總結(jié)與展望6.1研究總結(jié)在本研究中，我們利用Python技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，收集了C市二手房信息，并進(jìn)行了深入分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理在我們的研究過程中時(shí)最重要的第一步，因?yàn)樵谑占紨?shù)據(jù)的時(shí)候，一般會(huì)有大量的缺失數(shù)據(jù)，這些缺失的數(shù)據(jù)很可能造成后面預(yù)測的偏差。因此，我們采取了補(bǔ)充、刪除和離散化等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。首先，我們進(jìn)行了需求分析，明確了研究的目標(biāo)和方向。隨后，利用Python技術(shù)，我們從鏈家的主頁上面獲取了C市二手房的詳細(xì)信息。這些信息涵蓋了房屋的位置、面積、戶型、裝修程度等多個(gè)方面，為我們提供了豐富的數(shù)據(jù)源。獲取數(shù)據(jù)后，我們對其進(jìn)行了初步分析。通過統(tǒng)計(jì)分析，我們了解了數(shù)據(jù)的分布情況，識別了異常值和缺失值；通過區(qū)域特征分析，我們發(fā)現(xiàn)了不同區(qū)域二手房價(jià)格的差異和趨勢；通過戶型分析，我們分析了不同戶型對房價(jià)的影響；裝修情況分析則讓我們了解了裝修程度與房價(jià)之間的關(guān)系；房屋朝向分析則進(jìn)一步揭示了朝向?qū)Ψ績r(jià)的影響；最后，通過對房價(jià)分布及其影響因素的綜合分析，我們對C市二手房市場有了初步的了解和認(rèn)識。接下來，我們利用數(shù)據(jù)可視化和以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對C市二手房信息進(jìn)行了挖掘和處理分析，以的理清數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。特別是，我們重點(diǎn)關(guān)注了房屋面積和房間數(shù)量對二手房價(jià)格的影響，通過模型評估分析得出了相關(guān)結(jié)論。最后，我們對全文進(jìn)行了總結(jié)和歸納，驗(yàn)證并闡釋了研究結(jié)果，得出了結(jié)論并做出了說明。我們的研究為理解二手房市場提供了重要的參考，并為相關(guān)決策提供了依據(jù)。綜上所述，本研究通過對C市二手房信息的收集和分析，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化以及模型評估在房地產(chǎn)市場的可用性，不僅有助于我們更好地理解二手房市場的運(yùn)行規(guī)律，也為二手房估價(jià)模型提供了有價(jià)值的參考信息。6.2不足與展望6.2.1不足1、數(shù)據(jù)質(zhì)量與來源的局限性：在“鏈家”的二手房首頁上，最多只有100個(gè)網(wǎng)頁可以展示出房屋資料，因此，在搜集二手房屋信息網(wǎng)頁的URL地址時(shí)，可能無法搜集完整，最終只收集到了一些資料。2、模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)的優(yōu)化不足：在論文中，可能沒有對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如隱藏層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量等）和參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等）進(jìn)行充分的優(yōu)化和調(diào)整，這可能導(dǎo)致模型的性能未能達(dá)到最佳狀態(tài)。3、解釋性與透明度的缺乏：論文可能未對模型的解釋性和透明度進(jìn)行足夠的探討，這可能導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中缺乏說服力，尤其是在需要明確解釋估價(jià)結(jié)果的場景中。在論文中最后的模型評估也缺少更多的數(shù)據(jù)支撐。6.2.2展望1、數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升與多元化：未來的研究可以致力于收集更全面、更高質(zhì)量的二手房數(shù)據(jù)，包括不同來源、不同區(qū)域的數(shù)據(jù)，以提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。同時(shí)，可以考慮引入更多的特征變量，以更全面地反映二手房的價(jià)值。2、模型優(yōu)化與改進(jìn)：針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，未來研究可以探索更先進(jìn)的優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以進(jìn)一步提升模型的性能。另外，還可以嘗試集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，以進(jìn)一步提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。3、增強(qiáng)模型的解釋性與透明度：為了提高模型的可解釋性以及透明度，以后的研究可以考慮將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他可解釋性強(qiáng)的模型結(jié)合，例如決策樹、線性回歸等。此外，還可以利用可視化技術(shù)來來展示模型的決策過程，能夠讓用戶更好的理解估價(jià)過程。通過這一次的設(shè)計(jì)，可以運(yùn)用自己所掌握的專業(yè)技術(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。當(dāng)碰到一些難題時(shí)，會(huì)利用網(wǎng)上的一些信息，并與導(dǎo)師進(jìn)行探討來加以克服，例如，在對一些數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取的時(shí)候；綜上所述，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C市二手房估價(jià)模型研究，雖然成功的達(dá)到了研究目的，但是仍然在獲取某些比較特定數(shù)據(jù)時(shí)，開始可能會(huì)不知道怎么下手。但通過不斷地研究和查找，最終找到了了比較合適的數(shù)據(jù)來源，并成功將其整合到了分析模型中。通過改進(jìn)數(shù)據(jù)收集和處理方法、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置以及提高模型的解釋性和透明度，在未來的研究過程中更好的確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。參考文獻(xiàn)賈少帥.基于啟發(fā)式與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的布爾函數(shù)生成及密碼分析研究[D].中國礦業(yè)大學(xué),2021.胡芬芬.房地產(chǎn)估價(jià)方法的研究與應(yīng)用[D].南昌大學(xué),2019.俞斌.房地產(chǎn)估價(jià)中市場比較法的改進(jìn)研究[D].上海工程技術(shù)大學(xué),2019陳露.粗糙集—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在住宅類二手房估價(jià)中的應(yīng)用研究[D].重慶理工大學(xué),2022.孫美玲.修正的市場比較法在房地產(chǎn)估價(jià)中的應(yīng)用研究[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2020.劉洪玉,李妍.寫字樓批量評估模型及其應(yīng)用[J].土木工程與管理學(xué)報(bào),2021,34(04):83-88.梁佩.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的二手房估價(jià)模型[D].云南大學(xué),2019.王紹鋼.基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的紹興市房價(jià)影響因素研究[J].住宅與房地產(chǎn),2022(09):46-49.任智.綜合交通驅(qū)動(dòng)作用下的小區(qū)級土地利用形態(tài)預(yù)測建模研究[D].武漢理工大學(xué),2021.孫永厚,李聰.基于粗糙集-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的垃圾破碎機(jī)故障診斷[J].2022(1).劉俊麟,郝勇,劉春艷,等.基于煙花算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測含根土抗剪強(qiáng)度[J].草業(yè)學(xué)報(bào),2023(12):77-89.李源,李鳳婷,王森,等.基于改進(jìn)變異系數(shù)法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的售電公司信用評估[J].電網(wǎng)技術(shù),2022,46(11):10.JiCeZX.ChannelEstimationAlgorithmofOFDMSystemBasedonGSA-BPNeuralNetwork[J].JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience),2022,43(6):769-775.PredictionofheatingperformanceofcarbondioxideheatpumpairconditioningsystemforelectricvehiclesbasedonPSO-BPoptimization[J].JournalofRenewableandSustainableEnergy,2023,15(6):11-17.ChengM.Evaluation