Оценить авто онлайн на продажу

При этом конечная скидка не может превышать 15% Прием документов завершается по как оценить свой авто Института дополнительного образования (по мере комплектации групп(ы)) Программа повышения квалификации направлена на совершенствование и (или) получение новой компетенции, необходимой для профессиональной деятельности, и (или) оценка земли советов повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации Использование нейронных сетей для оценки рыночной стоимости недвижимости Текст научной статьи по специальности Экономика и экономические науки Аннотация научной статьи по экономике и экономическим наукам, автор научной работы — Арефьева Елена Анатольевна, Костяев Дмитрий Сергеевич Рассматривается вопрос разработки и исследования методики оценки рыночной стоимости недвижимости на основе нейросетевого подхода. Похожие оценить мой автомобиль на яндекс темы научных работ по экономике и экономическим наукам. автор научной работы — Арефьева Елена Анатольевна, Костяев Дмитрий Сергеевич, USING NEURAL NETWORKS FOR EVALUATION OF MARKET COST OF REAL ESTATE The article deals with the issue of development and research of methods как оценить свой авто estimat-i ng the market val ue of real estate on оценить как свой авто basis of the neural network approach. Текст научной работы на тему «Использование нейронных сетей для оценки рыночной стоимости недвижимости» ?УДК 004; 332.8 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ Е.А.

Костяев Рассматривается вопрос разработки и исследования методики оценки рыночной стоимости недвижимости на основе нейросетевого подхода. Ключевые слова: оценка стоимости недвижимости, нейронные сети. Оценка стоимости недвижимости - процесс определения рыночной стоимости объекта или отдельных прав в отношении оцениваемого объекта недвижимости.

Оценка стоимости предприятия бизнеса с

Оценка стоимости недвижимости включает: определение стоимости права собственности или иных прав, например, права аренды, права пользования и т.д.

Оценочная практика показывает, что для выполнения отчета об как оценить свой авто стоимости квартиры специалисту требуется около часа. Автоматизация этого процесса позволит ускорить процесс принятия решения, учесть большее количество факторов оценки, снизить уровень субъективности оценки.

Рассмотрев принципиальную возможность применения эксперт-ныхсистем, баз знаний, мультиагентных систем и нейросетевого подхода для автоматизации определения рыночной стоимости недвижимости, выбор был нормативная оценка земельных участков сделан в пользу нейронных сетей, которые позволяют учитывать неявные факторы формирования стоимости, адаптироваться к специфике территориальных рынков недвижимости. Целью данной работы является исследование и разработка методики оценки стоимости недвижимости с использованием нейросетевых технологий.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: - предварительный отбор факторов, оказывающих влияние на рыночную стоимость квартир; - подготовка обучающей выборки для нейронной сети; - определение оптимального типа и характеристик нейронной сети, а так же метода ее обучения.

Задача оценки недвижимости схематично представлена на рис. Основным ЕВ-сайтом для размещения сведений о продаже квартир является http://avito.ru/.

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.

Оценка квартиры вторичка в москве

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 как оценить свой авто, 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 Коэф.

Регрессии 0.1977065 0.2695267 0.2080191 Корреляция 0.9802613 0.9632102 0.9784249 Рис. График ошибок обучения ш DISTRICT ROOMS 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.как оценить свой авто Rank 5 23251t.

Агентства недвижимости оценка квартиры

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 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.

Онлайн оценить автомобиль по трейд ин

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 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. 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 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 сервис оценки квартир онлайн FLOOR FLOORS 1 HOUSE TY AREA TYPE оценка авто под залог 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 выборке ее эффективность оказалась значительно ниже, чему прочих рассмотренных сетей.

Оценка и регулирование микроклимата в доме презентация

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

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

Как оценивают дом оценщики