申请/专利权人：深圳市国房土地房地产资产评估咨询有限公司

申请日：2023-05-10

公开（公告）日：2023-08-04

公开（公告）号：CN116542688A

主分类号：G06Q30/02

分类号：G06Q30/02;G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q50/16;G06F16/26;G06F16/215;G06F18/2134;G06F18/2135;G06F18/25;G06N3/0985;G06N3/086;G06F16/951;G06V20/13;G06V20/17;G06V20/10;G06V20/52

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.09.15#发明专利申请公布后的撤回;2023.08.04#公开

摘要：本发明公开了基于房地产信息管理的批量估价方法，属于房地产信息管理技术领域。基于房地产信息管理的批量估价方法，所述基于房地产信息管理的批量估价方法包括以下步骤：进行多源数据收集，将采集到的多源数据融合并进行数据清洗和预处理，之后选择基于深度学习的模型，模型选择确定后在训练方法上采用遗传算法，并对模型进行评估和优化，并根据所述模型进行实时估价。该方法在在数据收集、数据清洗和预处理以及实时估价方面引用多源数据进行实时、高效的自动化数据采集，获取更全面的房地产市场信息，且在处理过程中应用可视化实时生成动态图表，具有可视化和实时性，且在模型训练方法上采用遗传算法，有效提高模型的训练速度和泛化能力。

主权项：1.基于房地产信息管理的批量估价方法，其特征在于：所述基于房地产信息管理的批量估价方法包括以下步骤：S1:数据收集：基于无人机、卫星图像、物联网传感器技术以及互联网收集需要进行估价的房地产资产的相关信息；S2:数据清洗和预处理：对采集到的数据进行多源数据融合，在融合过程中进行特征提取，利用自然语言处理技术对数据进行清洗，并利用机器学习方法对数据进行预处理，在数据清洗、处理过程中设置有可视化，且在所述数据清洗、处理结束后将数据压缩并转换模型；S3:模型选择和训练：选择基于深度学习的模型，且在减小模型过拟合过程中利用稀疏表示的正则化方法，而在超参数搜索过程采用模拟退火方法，模型选择确定后在训练方法上采用遗传算法；S4:模型评估和优化：基于准确率、召回率、F1值、AUC曲线下面积和Top-k准确率指标对选定的模型进行评估，且在对所述模型进行评估过程中对多目标优化并进行正反馈，将得到的正反馈结果与标准参数进行比对，并进行调参优化，且在对模型解释方面引入交互式解释器，且所述交互式解释器具有可视化效果；S5:实时估价：基于深度神经网络模型进行数据拟合，参考多源数据，借助互联网增加数据来源和数据类型，且所述多源数据基于增量学习方法，并结合数据挖掘串联不同数据之间的联系，提取共同要素信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市国房土地房地产资产评估咨询有限公司 基于房地产信息管理的批量估价方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD