[發明專利]基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法和系統在審
| 申請號: | 202110229094.X | 申請日: | 2021-03-02 |
| 公開(公告)號: | CN112990965A | 公開(公告)日: | 2021-06-18 |
| 發明(設計)人: | 黃偉;寧仁祥;趙志鷹;王斌;劉俊 | 申請(專利權)人: | 合肥德寬信息技術有限責任公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06Q40/00;G06Q50/16;G06F16/29 |
| 代理公司: | 合肥和瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 34118 | 代理人: | 金宇平 |
| 地址: | 230088 安徽省合肥市蜀山區高*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 gis 網格 數據 住宅 存量 基價 評估 方法 系統 | ||
1.一種基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、設置標簽:標簽包括行政屬性、小區特征和房屋特征,每一個行政屬性和每一個小區特征均設置有多個等級,行政屬性包括:行政區、學區和土地中的至少一項;小區特征為小區對應并影響小區房價的功能性建筑,所述小區為住宅小區;
S2、構建樣本:從歷史數據中選擇已成交房屋作為學習對象,獲取各學習對象對應的各行政屬性的等級、小區特征的等級和房屋特征作為樣本數據,并獲取各學習對象的成交價格作為標注數據;結合相對應的樣本數據和標注數據建立標注樣本;
S3、模型訓練:獲取訓練模型并對標注樣本進行學習,以獲得參數固定的價格評估模型。
2.如權利要求1所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,還包括步驟S4:獲取待估價房屋對應的各行政屬性的等級、小區特征的等級和房屋特征作為測試數據并輸入價格評估模型,獲得價格評估模型的輸出作為所述待估價房屋評估價格。
3.如權利要求2所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,步驟S1還包括:在GIS地圖上根據不同的行政屬性進行網格劃分,獲取不同行政屬性下的網格相互重合的最小單元作為片區網格;針對各片區網格標注對應的各行政屬性的等級作為片區標簽;步驟S2和步驟S4中,結合房屋所在片區網格的片區標簽和所在小區的小區特征以及房屋特征構建樣本數據和測試數據。
4.如權利要求1所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,步驟S3中,所述訓練模型包括三層;第一層用于結合行政屬性計算片區價格,所述片區為各行政屬性均相同且地理坐標連續的地域;第二層用于結合第一層輸出的片區價格和小區特征計算小區價格;第三層用于結合第二層輸出的小區價格和房屋特征計算房屋評估價格。
5.如權利要求4所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,所述價格評估模型為:
其中,P表示房屋評估價格,PV表示小區價格,rj表示第j個房屋特征的修正系數,1≤j≤n;PZ表示片區價格,β0表示片區價格影響權重,Vi表示影響小區價格的第i類小區特征的等級,βi表示所述第i類小區特征對應的權重,β'表示小區特征權重糾偏值;PS表示基準價格,Zu表示第u個行政屬性的等級,au表示第u個行政屬性的權重,a'表示行政屬性權重糾偏值。
6.如權利要求1所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,行政區根據人口密度設置等級,學區包括小學學區和中學學區;房屋特征包括:樓層、朝向和房齡,還包括建筑結構、建筑面積和房屋在小區中的位置。
7.如權利要求1所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法,其特征在于,功能性建筑包括:醫療建筑、休閑建筑、便民購物、景區、火葬場、公交站、汽車站和火車站,且功能性建筑根據規模設置等級;各類不同等級的功能性建筑均設有對應的輻射范圍,小區對應的各類小區特征為輻射范圍涵蓋該小區的同類功能性建筑中的等級最高的功能性建筑;
獲取小區對應的小區特征的方式為:首先基于GIS地圖計算小區的中心點坐標,獲取輻射范圍包含所述小區的中心點坐標的任一類功能性建筑中的等級最高者作為小區對應的該類小區特征。
8.一種基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估系統,其特征在于,包括第一存儲模塊和第一處理器;所述第一存儲模塊用于存儲計算機程序;第一處理器用于在執行計算機程序時,實行如權利要求1或4至7任一項所述的基于GIS網格數據的住宅存量房稅基價格評估方法。
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