Независимая оценка машины для продажи

Именно из базы данных сайта целесообразно формировать обучающую выборку. На основе анализа работ, исследующих влияние различных факторов на стоимость недвижимости, определен 177 набор параметров для формирования обучающей выборки: район; количество комнат; этаж; количество этажей в доме; тип дома; площадь квартиры; вид реализуемого права. Схема использования нейросетевого подхода для оценки стоимости квартир Обработка обучающей выборки предполагает отсечение «экстремальных» объектов, имеющих слишком значительное отличие от среднего.

В качестве такого показателя выбрана стоимость квадратного метра квартиры, отсекается 10% выборки. Следующий этап - кодирование факторов, таких как район, тип дома, вид реализуемого права.

Обучающая выборка построена для проектирования и обучения нейронной сети «с учителем» (рис. 3, 4), таким образом к реализации предполагается 3 типа сетей: многослойный персептрон (MLP) (табл. 1); сеть радиально-базисных функций (RBF); обобщенно-регрессионная нейронная сеть (GRNN). В качестве инструментального средства проектирования нейронной сети была выбрана STATISTICA Neural Networks. Для обучения многослойных персептронов в пакете STATISTICA Нейронные сети реализовано пять различных алгоритмов обучения.

Это хорошо известный алгоритм обратного распространения, быстрые методы второго порядка - спуск по сопряженным градиентам и Левенберга-Маркара, а также методы быстрого распространения и «дельта-дельта с чертой» (представляющие собой вариации метода обратного распространения, которые в некоторых случаях работают быстрее).

Информационные системы в решении прикладных задач На рис. Построенный многослойный персептрон На первом скрытом слое находится 12 нейронов, на втором - 8.

На обучение отводится 300 объектов из обучающей выборки, на контроль -30, на тестирование - 31.

Обучение производится по методу обратного распространения ошибки.

Таблица 1 Параметры качества многослойного персептрона Тип Обучение Контроль Тест Средняя ошибка -7815.854 57316.31 -15922.77 Абсолютная средняя ошибка 149701.1 176512.5 203957 оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка.

Оценка экспертиза авто в

Регрессии 0.1977065 0.2695267 0.2080191 Корреляция 0.9802613 0.9632102 0.9784249 Рис. График ошибок обучения ш DISTRICT оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE Rank 6 2 5 4 7 1 3 Error 217192.1 331559.7 222933.4 23S893.5 21073G 1090431 291839.6 Ratio 1.166342 1.780507 1.197173 1.282907 1.131633 5.355713 1.567206 Rank 5 23251t.

4 2 6 4 7 1 3 392103.8 Error 407481.4 2300ЭВ 245453.9 217162.2 971354.8 Ratio 1.113009 1.950582 1.101413 независимая оценка движимого и недвижимого имущества 1.174969 1.039539 4.6498 1.876971 Рис. Анализ чувствительности для многослойного персептрона Далее рассмотрим сеть радиально-базисных функций.

Обучение состоит из трех этапов: размещение центров радиальных элементов, выбор их отклонений и оптимизация линейного выходного слоя. Для первых двух этапов есть несколько вариантов работы алгоритма, выбор которых осуществляется в окне Радиальная базисная функция (доступ через меню Обучение); наиболее популярным сочетанием является метод К-средних для первого этапа и К- ближайших соседей для второго. Линейный выходной слой оптимизируется с помощью классического алгоритма псевдообратных матриц (сингулярного разложения).

Программа 8ТЛТ18Т1СЛ Нейронные сети позволяет также строить гибридные РБФ-сети за счет выбора иных функций активации для выходного слоя (например, логистических), и в этом случае для обучения этого слоя можно использовать какой-либо из алгоритмов обучения многослойных персептронов, например, метод сопряженных градиентов. Визуализация сети радиально-базисных функций 180 Таблица 2 Показатели качества для сети РБФ Тип Обучение Контроль Тест Средняя ошибка -4.168e-09 130071 -60229.71 оценка стоимости комнат в коммунальных квартирах Абсолютная средняя ошибка 356535.5 397528.1 390934.1 DISTRICT ROOMS FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE Rank 3 4 1 2 5 6 7 Error 2428729 4 .724126 1950826 3023525 2805964 1763747 686507 .4 506625.

Оценка авто после дтп в москве

8 0.9854392 Ratio 3.794557 5.881068 5 .457888 3.430668 1.335327 Rank 3 4 1 2 5 6 7 Error 2272176 1787529 2978756 2515756 1704742 оценка квартиры онлайн в регионах 549649 ,1 499956. 2 Ratio 4.599251 3.618449 6.029483 5.294713 3.450674 1.112579 1.012053 Рис. Анализ чувствительности для РБФ-сети Рассмотрим реализацию обобщенно-регрессионной нейронной сети. Вероятностные (РМЫ) и обобщенно-регрессионные нейронные сети (ОЯМЫ) основываются на статистических методах ядерных оценок плотности вероятности и предназначены соответственно для задач классификации и регрессии.

Их визуализация и основные характистики представлены на рис. Для них характерны простые и быстрые алгоритмы обучения, но получающиеся в результате нейросетевые модели оказываются большими и работают сравнительно медленно. Визуализация ОЯММ-сети Таблица 3 Показатели качества для СЯМ№сети Тип Обучение Контроль Тест Средняя ошибка 30.27681 -22907.96 -339579 Абсолютная средняя ошибка 32448.87 282364.5 551109 Коэф. Регрессии 0.1093958 0.5734317 0.8128172 Корреляция 0.9939984 0.8192535 0.5831827 Q DISTRICT ROOMS FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE Абсолютная средняя ошибка 32448.87 282364.5 551109 Коэф.

регрессии 0.11 0.57 0.81 Корреляция 0.99 0.82 0.58 Таблица 5 Параметры построенных сетей Туре 1прШ;8 НЫёеп НШеп(2) ЯВБ 7 36 - ОК^ 7 300 2 МЬР 7 12 8 ОЯМЫ-сеть показала очень хорошие результаты на тестовой выборке, в то время как на тестовой оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка ее эффективность оказалась значительно ниже, чему прочих рассмотренных сетей. Наиболее вероятным здесь событием является нерешенная проблема переобучения. То есть минимизировалась не та ошибка, которая ожидается от сети при подаче совершенно новых значений. Другими словами, у данной сети отсутствует способность обобщать результаты оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка на новые наблюдения.

РБФ-сеть не продемонстрировала высоких результатов, однако несомненным ее достоинством является более высокая скорость обучения.

Оценка машины для вступления в наследство в москве

Многослойный персептрон является наиболее подходящим вариантом решения задачи определения стоимости жилых квартир.

Полученные данные позволяют с достаточной точностью прогнозировать стоимость квартир по заданным параметрам. Достаточно высокая точность полученных результатов является следствием тщательно сформированной обучающей выборки.

Сравнение различных алгоритмов тренировки нейронной сети позволило выявить оптимальный алгоритм для имеющегося набора данных. При этом, следует заметить, что все изучаемые алгоритмы продемонстрировали сравнительно высокую точность предсказания результата.

В результате на основе нейросетевого подхода разработана методика, позволяющая производить определение рыночной стоимости квартир, аппробирована на базе данныхо «новостройках» города Тула. Рассмотрены и реализованы 3 типа сетей: многослойный персептрон (MLP); сеть радиально-базисных функций (RBF); обобщенно-регрессионная нейронная сеть (GRNN).

Многослойный персептрон является наиболее подходящим вариантом решения задачи определения стоимости жилых квартир.

Как оценить свою комнату

Полученные данные позволяют с достаточной точностью прогнозировать стоимость квартир по заданным параметрам. Предложенный метод позволяет значительно сократить трудозатраты на определение стоимости типовых жилых квартир, учесть специфику территориального рынка недвижимости, снизить уровень субъективизма при принятии решения о стоимости квартиры.

Методика может применяться как специализированными оценочными компаниями в своей текущей работе, оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка, выдающими ипотечные кредиты, так и обычными пользователями, которые хотят определить возможную оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка стоимость собственной либо интересующей квартиры. Применение данной системы может не только являться хорошим дополнением в работе эксперта-оценщика, позволяющим, кроме всего прочего, отслеживать возможные ошибки и делать неочевидные выводы.

Кроме того, предложенный подход может являться фундаментом для исследования ситуации на рынке и прогнозирования цен на недвижимость.

Экспресс-Анализ Стоимости Недвижимости [Электронный ресурс]. URL: http://srgroup.ru/mc/services/express-analysis (Дата обращения: 10.05.2016).

Моделирование нейронных сетей для оценки стоимости аренды объекта офисной недвижимости с наименьшей ошибкой.

Информационная система оценки стоимости квартир на оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка рынке жилья как инструмент управления инвестициями // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф.

Современные методы оценки недвижимости [Электронный ресурс].

URL: оспаривание кадастровой стоимости земельного участка оценка://www.bi-grouplabs.ru/Rech/nedvizh/nedv.html (Дата обращения: 13.05.2016). Портал искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. URL: http://www.aiportal.ru/ (Дата обращения 15.03.2017). ar_el_an@,mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет, Костяев Дмитрий Сергеевич, студент, ar_el_an@,mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет USING NEURAL NETWORKS FOR EVAL UA TION OF MARKET COST OF REAL ESTA TE E.A.

Оценка ущерба авто в рса

Kostyaev The article deals with the issue of development and research of methods for estimating the market value of real estate on the basis of the neural network approach.

ru, Russia, Tula, Tula State Univesity, Kostyaev Dmitriy Sergeevich, student, ar_el_an@,mail.

ru, Russia, Tula, Tula State Univesity Проекты тел./факс (343) 262-35-77 тел. (343) 268-26-15 Основным направлением деятельности Центра экспертизы Профит является рыночная оценка стоимости недвижимости в Екатеринбурге и Свердловской области. В разное время компания проводила оценку недвижимости и в других регионах России практически во всех Федеральных округах страны.

Оценить ущерб аварии онлайн