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摘要
随着城市化进程的推进,公园资源成为许多楼盘选址的重要考虑因素,准确地衡量到公园距离对房价的影响对于房屋估价来说十分重要。特征价格模型难以非常有效地解决非线性多变量的情况,在衡量影响程度方面缺少说服力。利用神经网络解决特征价格模型在多变量非线性情况下拟合困难的问题,并与特征价格模型比较验证其拟合效果更优。采用根据平均影响值(MIV)算法原理改进的方法,保证在不产生异常值的情况下量化出到公园距离对房价的影响程度,结果表明到公园的距离越远则房价越低,并且公园绿地面积越大、绿化率越高对周围房价的影响越大。
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