BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
——以武漢市為例

賈 麗，王 廷

（1.池州學(xué)院 政法管理系，安徽 池州 247000；2.柳州市國(guó)土資源局，廣西 柳州 545000）

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
——以武漢市為例

賈 麗1，王 廷2

（1.池州學(xué)院 政法管理系，安徽 池州 247000；2.柳州市國(guó)土資源局，廣西 柳州 545000）

本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠以一定的精度逼近復(fù)雜的非線性映射，由地價(jià)的影響因素推導(dǎo)出地價(jià)的原理，通過(guò)MATLAB這種科學(xué)工程語(yǔ)言，對(duì)收集到的武漢市2008年住宅用地地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)點(diǎn)情況進(jìn)行分析檢驗(yàn)，通過(guò)檢驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證現(xiàn)有監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)合理性，并對(duì)不合理的監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)進(jìn)行剔除或者修正，得出監(jiān)測(cè)點(diǎn)的理想地價(jià)，從而更加準(zhǔn)確地反映地價(jià)動(dòng)態(tài)變化。

地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；武漢市

1 引言

土地是人類寶貴的資源，如何實(shí)現(xiàn)土地資源合理利用，確保城市土地健康發(fā)展，是土地管理的重要任務(wù)。然而隨著改革開(kāi)放的深化和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，我國(guó)在土地管理過(guò)程中出現(xiàn)了大量盲目開(kāi)發(fā)、地價(jià)紊亂等不良現(xiàn)象。因此建立一個(gè)符合實(shí)際需求的監(jiān)測(cè)體系，對(duì)地價(jià)的變化情況進(jìn)行及時(shí)跟蹤監(jiān)測(cè)是土地管理發(fā)展到一定階段的必然措施，為此，1999年國(guó)土資源部開(kāi)始在“城市土地價(jià)格調(diào)查項(xiàng)目”中明確提出了建立城市地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系的要求[1]，但提出的地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)是在監(jiān)測(cè)點(diǎn)設(shè)立好之后，根據(jù)樣點(diǎn)地價(jià)，通過(guò)假設(shè)開(kāi)發(fā)法、市場(chǎng)比較法、成本逼近法等方法評(píng)估監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)，可在評(píng)估過(guò)程中常常會(huì)出現(xiàn)地價(jià)資料的不完整、相關(guān)參數(shù)的不易把握、方法確定的主觀性、不同方法估價(jià)結(jié)果的差異過(guò)大等諸多問(wèn)題，這些都會(huì)導(dǎo)致監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)不準(zhǔn)確性。在估價(jià)過(guò)程中也有可能因?yàn)楣纼r(jià)師的個(gè)人因素導(dǎo)致監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)與實(shí)際不符，甚至由于一些非正常因素導(dǎo)致監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)與實(shí)際誤差很大，使得監(jiān)測(cè)點(diǎn)的地價(jià)不能準(zhǔn)確真實(shí)地反映實(shí)際的地價(jià)。

鑒于現(xiàn)有地價(jià)監(jiān)測(cè)存在的問(wèn)題，我國(guó)已有不少學(xué)者將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到地價(jià)評(píng)估中，并取得一定的成果。比如武漢大學(xué)劉耀林在《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基準(zhǔn)地價(jià)評(píng)估方法研究》、中科院張蓬濤在《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基準(zhǔn)地價(jià)預(yù)測(cè)模型研究——以河北省主要城市為例》、廣東海洋大學(xué)吳明發(fā)在《基于GIS的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在宗地地價(jià)評(píng)估中的應(yīng)用》、浙江大學(xué)苑韶峰在《利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行國(guó)有土地價(jià)格評(píng)估的探討》等文中，均探討了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于地價(jià)評(píng)估的可行性，并通過(guò)實(shí)例表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有客觀、準(zhǔn)確、通用等優(yōu)點(diǎn)，可以取得較好的模擬效果。因此本文在上述研究的基礎(chǔ)上提出運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)檢驗(yàn)現(xiàn)有監(jiān)測(cè)點(diǎn)的評(píng)估地價(jià)，如果監(jiān)測(cè)點(diǎn)的地價(jià)比較合理，那么就可以用該結(jié)果來(lái)監(jiān)測(cè)地價(jià)，如果出現(xiàn)一些不合理點(diǎn)，必須進(jìn)行剔除或者修正，得出監(jiān)測(cè)點(diǎn)的理想地價(jià)。

2 地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系概述

地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)通過(guò)設(shè)置地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)和市場(chǎng)交易樣點(diǎn)，定期收集、整理分析相應(yīng)地價(jià)資料，建立長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)土地市場(chǎng)價(jià)格變化的掌握，從而為市場(chǎng)提供客觀的地價(jià)信息，為政府進(jìn)行地價(jià)管理和調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)，為房地產(chǎn)等行業(yè)和其他部門提供信息服務(wù)，同時(shí)地價(jià)監(jiān)測(cè)的實(shí)現(xiàn)還便于在地價(jià)管理中進(jìn)行基準(zhǔn)地價(jià)更新、地價(jià)預(yù)測(cè)預(yù)警、地價(jià)指數(shù)編制、地價(jià)信息發(fā)布、地價(jià)輔助決策等工作。地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的作用具體可從以下幾個(gè)方面來(lái)看：

（1）為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及時(shí)提供最新地價(jià)信息

地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系可以看作是土地市場(chǎng)運(yùn)行的晴雨表，政府可以通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)的公示，還可以實(shí)現(xiàn)以經(jīng)濟(jì)手段調(diào)整控制用地結(jié)構(gòu)和布局、合理配置城鎮(zhèn)土地的目的。

（2）促進(jìn)基準(zhǔn)地價(jià)及時(shí)更新

利用地價(jià)指數(shù)或直接利用監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)進(jìn)行基準(zhǔn)地價(jià)更新，是基準(zhǔn)地價(jià)更新最有效和直接的方法。當(dāng)土地級(jí)別不變或只作局部調(diào)整時(shí)，可直接用地價(jià)指數(shù)進(jìn)行基準(zhǔn)地價(jià)更新；當(dāng)土地級(jí)別己作大范圍調(diào)整時(shí)，不宜再用地價(jià)指數(shù)更新基準(zhǔn)地價(jià)，則可用地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)對(duì)舊的基準(zhǔn)地價(jià)進(jìn)行調(diào)整。

（3）完善宗地地價(jià)評(píng)估

監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)代表的是一定條件下標(biāo)準(zhǔn)宗地在相應(yīng)的市場(chǎng)供求狀況下價(jià)格，價(jià)格的形成來(lái)自于市場(chǎng)中已發(fā)生交易的樣點(diǎn)地價(jià)，最終形成的監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)又反映到市場(chǎng)，其價(jià)格對(duì)其輻射范圍內(nèi)的土地價(jià)格具有很強(qiáng)的指導(dǎo)性。因此，監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)可以為監(jiān)測(cè)點(diǎn)周圍的宗地地價(jià)評(píng)估提供比較案例。

3 運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢驗(yàn)監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)

3.1 理論基礎(chǔ)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱ANN）一般是指用計(jì)算機(jī)模擬人腦的結(jié)構(gòu)，用許多的處理單元模擬生物的神經(jīng)元，用算法實(shí)現(xiàn)人腦的識(shí)別、記憶、思考過(guò)程。它并沒(méi)有完全真正地反映大腦的功能，只是對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行某種抽象、簡(jiǎn)化的模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理由神經(jīng)元之間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)，知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連分布式的物理聯(lián)系，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別決定于各神經(jīng)元連接權(quán)系數(shù)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程[2]。

當(dāng)信息能夠運(yùn)用明確的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行表達(dá)時(shí)，往往能夠得到一個(gè)很準(zhǔn)確的結(jié)果，但是在現(xiàn)實(shí)社會(huì)，很多信息的處理都不能采用具體的模型進(jìn)行表達(dá)，甚至有一些信息還不完全、不全面，針對(duì)這類信息的處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很大的優(yōu)勢(shì)，它可以從對(duì)象的輸入輸出信息中抽取規(guī)律而獲得關(guān)于對(duì)象的認(rèn)識(shí)，并將其認(rèn)識(shí)分布在網(wǎng)絡(luò)的連接中予以儲(chǔ)存。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息抽取能力使其能夠在沒(méi)有任何先驗(yàn)信息的情況下自動(dòng)從輸入信息中提取、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并通過(guò)自組織構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有一定的自學(xué)習(xí)性，能夠以一定的精度逼近復(fù)雜的非線性映射，而地價(jià)和其影響因素之間的關(guān)系很復(fù)雜，很難用一定的函數(shù)來(lái)描述兩者之間的關(guān)系，因此可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為多維非線性函數(shù)的通用數(shù)學(xué)模型的優(yōu)勢(shì)來(lái)模擬地價(jià)影響因素和地價(jià)的函數(shù)，從而由地價(jià)的影響因素推導(dǎo)出地價(jià)。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

常見(jiàn)的人工網(wǎng)絡(luò)模型主要包括前饋型網(wǎng)絡(luò)模型和反饋型動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型[3]。

1985年由Rumelhart等提出的BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的一種[4]。首先BP算法是靠調(diào)節(jié)各層的加權(quán)使網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練組進(jìn)行學(xué)習(xí)，它的算法可使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的實(shí)際輸出與希望輸出量一致；其次BP網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)含有隱蔽層的網(wǎng)絡(luò)，它是從輸入層輸入經(jīng)中間層逐層處理后傳入輸出層。在正向傳播階段，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)，如果輸出層得不到期望的輸出結(jié)果，則進(jìn)入誤差反向傳播階段，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)反向傳播的誤差信號(hào)修改各層的連接權(quán)，使誤差信號(hào)達(dá)到最小，從而可以產(chǎn)生輸入——輸出的非線性映射，這正好適合解決圖形識(shí)別等非線性復(fù)雜問(wèn)題[5]。

從結(jié)構(gòu)上講，三層BP網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)典型的前饋型層次網(wǎng)絡(luò)。如圖1所示，它是由輸入層n、中間層p和輸出層q組成，中間層也就是隱含層。

圖1 三層BP網(wǎng)絡(luò)圖

同層節(jié)點(diǎn)間沒(méi)有關(guān)聯(lián)，異層神經(jīng)元間前向連接。輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目與BP網(wǎng)絡(luò)可感知的輸入個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)，輸出層含有的節(jié)點(diǎn)數(shù)目與BP網(wǎng)絡(luò)輸出個(gè)數(shù)相對(duì)應(yīng)，中間層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目則可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置[3]。

令n層節(jié)點(diǎn)ni到p層節(jié)點(diǎn)pj間的連接權(quán)為Wij，p層節(jié)點(diǎn)pj到q層節(jié)點(diǎn)qt間的連接權(quán)為Vjt，αj為p層節(jié)點(diǎn)的閾值，θt為q層節(jié)點(diǎn)的閾值，則p層中節(jié)點(diǎn)的輸出函數(shù)為：

q層中節(jié)點(diǎn)的輸出函數(shù)為：

對(duì)有限數(shù)目的二值型或連續(xù)值型模式對(duì)（n（k），q（k））（k=1，…，p），一般來(lái)講，三層前饋型 BP網(wǎng)絡(luò)可按給定的BP算法進(jìn)行存儲(chǔ)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)定的映射 n（k）q（k），只要

且 ni（k）∈R，qi（k）∈R，（R 實(shí)數(shù)域）。

BP網(wǎng)絡(luò)（反向傳播算法）的應(yīng)用為地價(jià)評(píng)估開(kāi)辟了一條新途徑。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢驗(yàn)流程

3.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)主要是確定輸入層、中間層和輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。在本文中，輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)即為影響地價(jià)的因素，輸出神經(jīng)元即為預(yù)測(cè)地價(jià)，中間層層數(shù)和中間層神經(jīng)元數(shù)的選取是很重要的，如果神經(jīng)元太少，則網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果較差，如果太多，則訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，甚至還會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不收斂的情況[6]。一般中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定需要滿足下式：

其中m為中間層神經(jīng)元數(shù)，n為輸入層神經(jīng)元數(shù)，w為輸出層神經(jīng)元數(shù)。表示為0到10間的任意整數(shù)，但是滿足這兩個(gè)條件的m仍在一較大范圍內(nèi)變動(dòng)，所以在實(shí)際操作中可以通過(guò)先設(shè)置較少的中間層，然后用同一個(gè)樣本集數(shù)據(jù)，逐漸增加中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，直到誤差最小、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定為止。

3.3.2 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理 為消除各指標(biāo)之間量綱的影響，有必要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文主要是采用極大值標(biāo)準(zhǔn)化處理，即：

式中：Nij為標(biāo)準(zhǔn)化后i監(jiān)測(cè)點(diǎn)j因子的指標(biāo)值，Xij為標(biāo)準(zhǔn)化前i監(jiān)測(cè)點(diǎn)j因子的指標(biāo)值，Xjmax為標(biāo)準(zhǔn)化前j因子的最大指標(biāo)值，經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，其變化范圍都保持在0到1之間，消除了量綱的影響。

3.3.3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 將訓(xùn)練樣本中影響因素的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值賦予輸入層的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)，樣本中地價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)化值賦予輸出層節(jié)點(diǎn)，利用權(quán)值和激活函數(shù)，在輸出節(jié)點(diǎn)計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)輸出值，并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出與樣點(diǎn)期望輸出之間的誤差，如果誤差小于給定限差，則網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)束，如果大于，則需要進(jìn)行反向傳播過(guò)程，也就是說(shuō)從輸出層反向計(jì)算到隱含層，首先計(jì)算同一層節(jié)點(diǎn)的誤差，然后按剃度法修正權(quán)值修正，再用修正后的各節(jié)點(diǎn)鏈接權(quán)值進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)，只要將樣本地價(jià)各影響因素的量化值作為輸入層，樣本地價(jià)作為輸出層，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，確定具體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，即可得到地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的評(píng)估模型。

4 在MATLAB中實(shí)現(xiàn)地價(jià)檢驗(yàn)

MATLAB作為一種“科學(xué)便簽式”的科學(xué)工程語(yǔ)言，在數(shù)學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析與可視化、算法研究、數(shù)字信號(hào)處理、建模與仿真等各方面有著廣泛的應(yīng)用。其核心是一個(gè)基于矩陣運(yùn)算的快速解釋程序，具有很強(qiáng)的開(kāi)放性和適應(yīng)性[7]，

4.1 研究區(qū)概況

根據(jù)《城市地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)體系技術(shù)規(guī)范》對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)配置的要求，結(jié)合武漢市由于被天然河流阻隔而使城市比較零散的特點(diǎn)，將武漢市2008年地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)配置如下：商業(yè)用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)35個(gè)，三鎮(zhèn)均有分布，且漢口最多，主要分布在二、三、四級(jí)；住宅用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)71個(gè)，三鎮(zhèn)均有分布，主要分布在二、三、四級(jí)；工業(yè)用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)19個(gè)，主要分布在二、三級(jí)別用地，其中工業(yè)一級(jí)作為限制區(qū)域沒(méi)有布設(shè)標(biāo)準(zhǔn)宗地。由于住宅用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量占武漢市地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的絕大部分，分布也較均勻，因此本論文以住宅用地為例進(jìn)行監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)檢驗(yàn)。

4.2 地價(jià)檢驗(yàn)過(guò)程

4.2.1 地價(jià)影響因素選擇 影響住宅用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)的因素很多，包括一般因素、區(qū)域因素和個(gè)別因素，其中一般因素主要包括社會(huì)因素、經(jīng)濟(jì)因素、行政因素和政策因素，他們是指對(duì)城鎮(zhèn)的整體地價(jià)水平具有的影響，對(duì)具體地塊的地價(jià)影響不明顯。因此影響監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)的主要是區(qū)域因素和個(gè)別因素，它們對(duì)住宅用地地價(jià)的影響主要體現(xiàn)在居住區(qū)位、居住環(huán)境及生活便利度等。不同的城市其影響因素亦不同，評(píng)估時(shí)根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況選擇影響因素。本文以武漢市住宅用地為例，因此根據(jù)武漢市特點(diǎn)，參考武漢市基準(zhǔn)地價(jià)評(píng)估時(shí)確定的影響因素，將其將其歸納為以下六點(diǎn)：區(qū)域道路級(jí)別、距商服中心距離、人口狀況、城市規(guī)劃前景、區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施完備度和區(qū)域環(huán)境質(zhì)量。

4.2.2 選擇訓(xùn)練樣本數(shù)量 在選擇訓(xùn)練樣本的數(shù)量時(shí)，本著既要考慮訓(xùn)練樣本的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果，又要考慮必須有足夠的預(yù)測(cè)地價(jià)與現(xiàn)有地價(jià)對(duì)比的原則，邀請(qǐng)參與武漢市地價(jià)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的專家組打分，由專家從住宅用地71個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)中選擇20個(gè)市場(chǎng)交易資料比較豐富、地價(jià)評(píng)估比較準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本，其余的51個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)出來(lái)后和現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)進(jìn)行對(duì)比，檢驗(yàn)現(xiàn)有地價(jià)的準(zhǔn)確性。

4.2.3 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 由于影響地價(jià)的因素為6個(gè)，因此輸入層有6個(gè)神經(jīng)元，輸出神經(jīng)元即為預(yù)測(cè)地價(jià)，也就是1，通過(guò)訓(xùn)練，最終選取1個(gè)中間層，4個(gè)中間層神經(jīng)元數(shù)。

4.2.4 控制誤差 從住宅用地的71個(gè)地價(jià)監(jiān)測(cè)點(diǎn)中選取20個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，其余的51個(gè)用作預(yù)測(cè)樣本。將影響因子的標(biāo)準(zhǔn)化值作為輸入層神經(jīng)元，即自變量；將監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)作為輸出層，即因變量，確定好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中，激發(fā)函數(shù)選取 Sigmoid 函數(shù)，即 f（x）=（1+e-x）-1，設(shè)定期望全局誤差E為10-5，在MATLAB里進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到500步時(shí)，誤差達(dá)到要求，如圖2。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差圖圖

圖3 監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)誤差折線圖

4.2.5 預(yù)測(cè)地價(jià)與現(xiàn)有地價(jià)對(duì)比分析 從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出的監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)與現(xiàn)有監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)誤差折線圖中可以看出，兩者整體趨勢(shì)基本一致，誤差最大的為監(jiān)測(cè)點(diǎn)420100AJ0062，誤差3.76%，該點(diǎn)位于硚口區(qū)簡(jiǎn)易路126號(hào)，可能是由于交易樣點(diǎn)比較少，計(jì)算不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的。誤差整體基本上控制在1%左右，少數(shù)級(jí)別較低的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，預(yù)測(cè)地價(jià)與現(xiàn)有地價(jià)誤差比較大，可能是由于低級(jí)別監(jiān)測(cè)點(diǎn)遠(yuǎn)離市區(qū)，交易樣點(diǎn)較少，收集資料不全面導(dǎo)致的。

4.2.6 修正地價(jià) 通過(guò)對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)23、34、39、62、65及71號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)地價(jià)與現(xiàn)有地價(jià)誤差超過(guò)2%，誤差較大，說(shuō)明這些監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)不能準(zhǔn)確反映其周圍區(qū)域的實(shí)際地價(jià)水平，如以其為基礎(chǔ)進(jìn)行地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可能存在一些片面，為了使得地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，我們需要對(duì)其進(jìn)行修正。修正地價(jià)時(shí)運(yùn)用加權(quán)平均數(shù)方法，考慮到本次BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本數(shù)量的有限性，因此對(duì)原有地價(jià)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)地價(jià)采取7:3比值加權(quán)，最終得出修正后的地價(jià)，如表1所示。

表1 武漢市住宅用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)修正后地價(jià)

5 結(jié)語(yǔ)

地價(jià)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，很大程度上取決于所收集地價(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和現(xiàn)勢(shì)性，但在日常的宗地地價(jià)評(píng)估操作中，常常會(huì)遇到地價(jià)資料的不完整、相關(guān)參數(shù)的不易把握、方法確定的主觀性、不同方法估價(jià)結(jié)果差異過(guò)大等諸多問(wèn)題，所以本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有一定的自學(xué)習(xí)性，能夠以一定的精度逼近復(fù)雜的非線性映射的功能對(duì)武漢市2008年住宅用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)進(jìn)行檢驗(yàn)，并對(duì)預(yù)測(cè)地價(jià)與現(xiàn)有地價(jià)差異較大的監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行修正，以提高監(jiān)測(cè)點(diǎn)地價(jià)的精確性。但由于受樣本數(shù)量的限制，檢驗(yàn)過(guò)程中的控制誤差仍然較大，但隨著監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量的不斷增加，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢驗(yàn)出的結(jié)果將會(huì)更加準(zhǔn)確。

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F293

A

1674-1102(2011)03-0061-04

2011-04-13

池州學(xué)院引進(jìn)研究生項(xiàng)目（2009RC033）。

賈麗（1984-），女，安徽合肥人，池州學(xué)院政法管理系助教，碩士，研究方向?yàn)橥恋刭Y源評(píng)價(jià)。

[責(zé)任編輯：陳曉華]