CAJ | 학술논문

根据基准地价评估的特点，以商丘市为例，对人工神经网络在基准地价评估中的应用进行了探索。以商业定级因子分值为自变量，以修正后的样点地价为因变量，通过学习样本训练，建立了商丘市商服基准地价神经网络模型。经验证，神经网络模型的预测平均误差为5.54%。根据商丘市6个商业服务用地级别的定级因子平均值，预测了各级别基准地价，结果与实际地价结果基本一致，平均误差仅为1.66%，与传统方法——多元回归分析法相比预测精度提高了4.72个百分点。说明基于人工神经网络的城市基准地价评估简便可行，比传统方法更客观。
근거기준지개평고적특점，이상구시위례，대인공신경망락재기준지개평고중적응용진행료탐색。이상업정급인자분치위자변량，이수정후적양점지개위인변량，통과학습양본훈련，건립료상구시상복기준지개신경망락모형。경험증，신경망락모형적예측평균오차위5.54%。근거상구시6개상업복무용지급별적정급인자평균치，예측료각급별기준지개，결과여실제지개결과기본일치，평균오차부위1.66%，여전통방법——다원회귀분석법상비예측정도제고료4.72개백분점。설명기우인공신경망락적성시기준지개평고간편가행，비전통방법경객관。