摘要：隨著我國改革開放的逐步推進和經(jīng)濟的迅速發(fā)展，人們的生活質(zhì)量也越來越高，對居住要求也在不斷提高，房地產(chǎn)行業(yè)也已經(jīng)成為我國經(jīng)濟社會發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。但同時房地產(chǎn)也是最容易產(chǎn)生泡沫經(jīng)濟、引發(fā)金融風(fēng)險的行業(yè)，因此，作為聯(lián)系銀行金融風(fēng)險和房地產(chǎn)市場紐帶的房地產(chǎn)抵押貸款評估體系的健全就顯得極為重要?，F(xiàn)如今我國的房地產(chǎn)行業(yè)還存在許多弊端，評估行業(yè)發(fā)展也存在許多問題。本文從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對房地產(chǎn)的價格評估的應(yīng)用與研究方向試作分析。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，房地產(chǎn)價格評估，研究方向

一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義

1.概念：BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層（hide layer）和輸出層（output layer）。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究方向

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。在網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究的基礎(chǔ)上，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成實際的應(yīng)用系統(tǒng)。如完成模式識別或者某種信號處理的功能，制成機器人和構(gòu)建專家系統(tǒng)等。

2.網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究。這也可以叫做技術(shù)模型研究，包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法研究?；诶碚撃Ｐ脱芯繕?gòu)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實現(xiàn)準(zhǔn)備制作硬件或者計算機模擬目的，

3.生物原型研究。從生物科學(xué)如病理學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)和腦科學(xué)等方面研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神將細(xì)胞和系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機理。

4.建立理論模型。在生物原型研究的基礎(chǔ)之上，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)元理論模型，主要包括只是模型、數(shù)學(xué)模型、物理化學(xué)模型和概念模型等。

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與算法

1.結(jié)構(gòu)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層，信息的錄入從輸入層開始，通過隱層再到輸出層。其中，輸入層及輸出層的神經(jīng)元個數(shù)分別為輸入信號和輸出信號的維數(shù)，隱層及其神經(jīng)元個數(shù)要根據(jù)具體的實際情況來確定。每一個神經(jīng)元的激活函數(shù)都是雙曲正切函數(shù)或可微的Sigmoid 函數(shù)的一種。

2.算法：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種有教師的學(xué)習(xí)算法，屬于A學(xué)習(xí)規(guī)則，即通過實際輸出Yp1與Tp1 的誤差來不斷修正連接權(quán)和闡值，直至達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)或者滿足一定的允許誤差。（1）信號正向傳播：即輸入信號依次通過輸入層、隱層和輸出層，并在終端產(chǎn)生輸出信號。網(wǎng)絡(luò)權(quán)值在信號傳遞過程當(dāng)中是不變的。加入最終在輸出層沒有得到預(yù)期的輸出結(jié)果，則會自動轉(zhuǎn)入誤差信號反向傳播。（2）誤差信號反向傳播：誤差信號即是實際輸出和期望輸出之間的差值，它的反向傳播即信號自輸出端依次往回傳播，在此過程中，誤差反饋調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值變動，通過對權(quán)值的不斷修正使網(wǎng)絡(luò)實際輸出與期望輸出值更加接近。當(dāng)達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)或者滿足允許誤差時訓(xùn)練結(jié)束，相反則轉(zhuǎn)入信號正向傳播。

四、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價模型

針對住宅、商鋪、別墅等不同類型的房地產(chǎn)，因為影響其價格的各種因素大不相同，所以應(yīng)該分別構(gòu)建不同的模型來進行估價，但是每一種模型所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型卻是可以一樣的。房地產(chǎn)估價的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要由輸入模塊、測試模塊、輸出模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、評估模塊和學(xué)習(xí)模塊組成。

1.輸入模塊。主要負(fù)責(zé)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)特征描述、交易情況、坐落位置和交易日期等影響其價格的資料信息，這些數(shù)據(jù)本身是固定不變得，但其影響因素是不確定的，對模型和整個評價結(jié)果起著重要的作用。在實際的應(yīng)用過程中，一定要仔細(xì)分析房地產(chǎn)的具體情況和其價格影響因素，為模型的成功創(chuàng)建和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性打好基礎(chǔ)。一般情況下，為了提高網(wǎng)絡(luò)收斂速度，適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理要求，盡量獲得較為準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)值，要對輸入和輸出向量進行歸一化預(yù)處理。

2.測試模塊。在實際運用評估模型之前，一般都要對模型的泛化能力進行測試。泛化能力即經(jīng)訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對未在訓(xùn)練中集中出現(xiàn)的樣本做出正確反應(yīng)的能力。一般來說，正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)即使對訓(xùn)練樣本存有一點誤差，但依然能夠?qū)]有出現(xiàn)過的輸入做出正確的反應(yīng)。如果用訓(xùn)練樣本以外具有典型意義的數(shù)據(jù)構(gòu)成測試樣本集測試網(wǎng)絡(luò)得出的結(jié)果是符合預(yù)期的，那么可以表明該估價模型是比較成功的，具有很強的推廣應(yīng)用能力。

3.輸出模塊。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算值輸出，并將其轉(zhuǎn)化成實際估價結(jié)果，供用戶參考使用。

4. 數(shù)據(jù)庫模塊。這部分模塊主要是對已交易的房地產(chǎn)案例信息，如交易情況、交易時間、特征描述、影響因素和評估價格等信息的存儲與處理。此模塊要具有基本的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換功能，能夠?qū)⒁恍┒ㄐ悦枋鐾ㄟ^相應(yīng)的處理轉(zhuǎn)換成定量描述，并賦予相應(yīng)的分值。待估房地產(chǎn)也可以通過此模塊的轉(zhuǎn)換功能進行相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

5.學(xué)習(xí)模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是利用某種算法對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閉值進行不斷的調(diào)整，目的是通過對有限案例的歸納總結(jié)找某種隱藏的客觀規(guī)律。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)既可以通過Visual Basic， C 語言等來實現(xiàn)，也可以通過MATLAB 提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實現(xiàn)。

6.評估模塊。在輸入模塊輸入待估項目基本特征因素，然后利用通過測試的學(xué)習(xí)模塊運行結(jié)果，采用某種計算方法得出待估房地產(chǎn)估價。

五、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的房地產(chǎn)估價流程

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地房地產(chǎn)價格評估的過程主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、學(xué)習(xí)樣本輸入、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和評估計算等部分，具體分析如下：

1.數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)備。分析總結(jié)影響房地產(chǎn)價格的各種因素，然后收集整理各種房地產(chǎn)交易信息，找出能夠量化的直接影響因素并進行具體的量化。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。這部分設(shè)計主要包括網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)定和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與結(jié)構(gòu)參數(shù)主要包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、網(wǎng)絡(luò)輸入輸出層參數(shù)、隱層單元個數(shù)、網(wǎng)絡(luò)最大期望誤差等等。其中，輸入和輸出層參數(shù)包括神經(jīng)元維數(shù)和每個神經(jīng)元所代表的具體物理量。

3.學(xué)習(xí)樣本輸入。學(xué)習(xí)樣本的各數(shù)據(jù)資料信息都要轉(zhuǎn)化成量化值，并使其標(biāo)準(zhǔn)化成系統(tǒng)識別的具體數(shù)值。學(xué)西樣本可以采用收集整理到的市場交易案例或者已有的歷史數(shù)據(jù)信息。

4.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。也叫網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，就是對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閉值進行不斷調(diào)整的過程。利用已經(jīng)輸入的學(xué)習(xí)樣本信息進行訓(xùn)練，在網(wǎng)絡(luò)最大訓(xùn)練次數(shù)和最大期望誤差范圍以內(nèi)，檢查誤差是否達(dá)到精度要求，如果達(dá)標(biāo)則保存訓(xùn)練結(jié)果即權(quán)值閩值矩陣，不達(dá)標(biāo)則繼續(xù)調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

5.估價計算。輸入各種影響待估房地產(chǎn)價格因素的量化值，運用已經(jīng)設(shè)定好的網(wǎng)絡(luò)模型和學(xué)習(xí)結(jié)果，進行評估以得到相應(yīng)價格。

結(jié)語 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價使用范圍非常廣泛，只要在房地產(chǎn)市場上能夠找出類似的交易案例，就可以使用此方法?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)幾個評估模型，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身極強的學(xué)習(xí)能力，從已有交易案例中找出房地產(chǎn)成交價格與其影響因素之間的客觀規(guī)律，從而提高評估工作效率，為房經(jīng)營、發(fā)展和管理提供更好的服務(wù)。

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