Sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk zachodzących na rynku nieruchomości.
Ładowanie...
Data
2014
Autorzy
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Abstrakt
Celem referatu jest zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy zjawisk zachodzących na rynku nieruchomości. Szczególnie istotnym zagadnieniem związanym z tym rynkiem jest proces wyceny nieruchomości, dlatego podjęto próbę zastosowania sieci neuronowych do przewidywania cen nieruchomości. Problem ten został potraktowany jako zagadnienie klasyfikacji nieruchomości do jednej z grup cenowych. Badania zostały przeprowadzone na podstawie danych empirycznych pochodzących z lokalnego rynku mieszkaniowego. Do klasyfikacji obiektów zastosowano jednokierunkowe sieci wielowarstwowe.
The aim of the paper is the application of the artificial neural networks to analysis the economic phenomena which take place in the real estate market. One of the most important issue related to the market is the estimation of real estate price. That is the reason why it was decided to attempt of neural networks in order to foresee real estate prices. The investigation is provided on the basis of the empirical data from local apartment market. The apartments were classified to one of the price groups. For classification of objects feedforwards networks were used.
The aim of the paper is the application of the artificial neural networks to analysis the economic phenomena which take place in the real estate market. One of the most important issue related to the market is the estimation of real estate price. That is the reason why it was decided to attempt of neural networks in order to foresee real estate prices. The investigation is provided on the basis of the empirical data from local apartment market. The apartments were classified to one of the price groups. For classification of objects feedforwards networks were used.
Opis
Słowa kluczowe
Cytowanie
Mechanik 2014 nr 7 + 1 dysk optyczny (CD-ROM) s.381-388, sum.