【摘 要】
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土地资源是一种价值量很大的不可再生产资源,与普通商品不同,其交易价格具有特殊性和敏感性。土地价格一方面受政治、社会、经济等各种因素的制约,但另一方面却也体现了当地城市的发展现状。城市土地价格的研究,对城市发展规模、社会经济发展水平以及城市民生现状等问题的发掘和处理,有着重大的借鉴意义。目前,在城市住宅地价评估实务中使用最为广泛的评估方法是市场比较法,针对市场比较法在评估实践中存在的两个主要问题:（
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土地资源是一种价值量很大的不可再生产资源,与普通商品不同,其交易价格具有特殊性和敏感性。土地价格一方面受政治、社会、经济等各种因素的制约,但另一方面却也体现了当地城市的发展现状。城市土地价格的研究,对城市发展规模、社会经济发展水平以及城市民生现状等问题的发掘和处理,有着重大的借鉴意义。目前,在城市住宅地价评估实务中使用最为广泛的评估方法是市场比较法,针对市场比较法在评估实践中存在的两个主要问题:（1）基于主观经验来选择可比实例;（2）人为地确定特征权重。本文提出了一种基于协同过滤推荐算法来选择可比实例、基于深度学习算法来确定特征权重的住宅地价评估模型,并以广东省深圳市住宅地价评估为例,验证了模型的可行性与有效性。其中,为了减小因住宅地价数据较少对模型评估精度的影响,本文引入迁移学习,首先用房价数据对CNN＿ResNet模型进行训练,然后保留CNN＿ResNet模型参数,用住宅地价数据对预训练网络进行微调,对地价特征集进行降维,最后从输出层得到被估样本的评估值。实验结果如下:第一、CNN＿ResNet模型评估精度更高。用CNN＿ResNet模型评估出来的地价与实际价格平均误差百分比为2.28%,评估精度比市场比较法要高出6.99个百分点,由此说明基于深度学习的城市住宅地价评估方法是可行的,该方法使得评估结果更加准确。第二、CNN＿ResNet模型评估效率更高。用CNN＿ResNet模型评估地价所花的时间少于传统的市场比较法,可以节省人力、物力,而且不会出现人为的差错,使得评估过程更加高效。第三、协同过滤推荐算法和CNN＿ResNet模型分别解决了市场比较法在评估实践中存在的两个主要问题:基于主观经验来选择可比实例、人为地确定特征权重,极大地减少了评估过程中人为因素的干扰,使得评估结果更加客观、公正。研究结论:将CNN＿ResNet模型应用到城市住宅地价评估中是可行的,具有较高的实际应用价值。
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