本發明提出了一種基于深度學習算法的農用地基準地價評估方法,步驟為:搜集市場交易資料,構建地價的樣本數據集;利用z?score方法對樣本的特征數據進行歸一化處理,并將原始樣本數據集隨機拆分為訓練樣本集合和測試樣本集合;利用深度置信網絡算法構建農用地基準地價評估模型,基于深層網絡結構進行樣本訓練學習,保存擬合精度最高的深層網絡結構的參數;將農用地評估單元的特征值輸入到訓練好的深層網絡結構中計算評估單元的地價;采用總分頻率法劃定評估單元級別,選用面積加權法進行基準地價計算。本發明能夠以較高的擬合精度建立地價與地價影響因素的映射關系,所求取的基準地價與農用地質量在空間分布規律上保持了較好的一致性。
聲明:
“基于深度學習算法的農用地基準地價評估方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)