Применение искусственного интеллекта для прогнозирования цен на недвижимость

Рынок жилья является важнейшим экономическим показателем, на который государство должно обращать особое внимание из-за его влияния на жизнь новоиспеченных горожан. В качестве руководства для государственного регулирования покупка индивидуальной собственности, оценка третьей стороной и понимание того, как цены на жилье распределяются географически, могут иметь большое практическое значение. Поэтому было проведено много исследований о том, как найти более точный и эффективный способ расчета цен на жилье на текущем рынке. Целью данного исследования было использование метода искусственной нейронной сети (ИНС) для правильного определения цен на недвижимость. Новизна предлагаемого исследования заключается в построении модели прогнозирования на основе ИНС для прогнозирования будущих цен на жилье в Москве.

Результаты предложенной системы были сопоставлены с различными существующими системами прогнозирования, и разработанная модель показала высокую эффективность. Эта система прогнозирования также может помочь увеличить инвестиции в сектор недвижимости. Модель ИНС может адекватно оценить цены на жилье, доступные в настоящее время на рынке, в соответствии с выводами оценок модели. Таким образом, это исследование обеспечивает подходящую поддержку принятия решений или адаптивный подход к оценке идеальных продажных цен на жилую недвижимость. Это решение остро требуется как инвесторам, так и населению в целом. Результаты предложенной системы были сопоставлены с различными существующими системами прогнозирования, и разработанная модель показала высокую эффективность. Эта система прогнозирования также может помочь увеличить инвестиции в сектор недвижимости. Модель ИНС может адекватно оценить цены на жилье, доступные в настоящее время на рынке, в соответствии с выводами оценок модели. Таким образом, это исследование обеспечивает подходящую поддержку принятия решений или адаптивный подход к оценке идеальных продажных цен на жилую недвижимость. Это решение остро требуется как инвесторам, так и населению в целом. Результаты предложенной системы были сопоставлены с различными существующими системами прогнозирования, и разработанная модель показала высокую эффективность. Эта система прогнозирования также может помочь увеличить инвестиции в сектор недвижимости. Модель ИНС может адекватно оценить цены на жилье, доступные в настоящее время на рынке, в соответствии с выводами оценок модели. Таким образом, это исследование обеспечивает подходящую поддержку принятия решений или адаптивный подход к оценке идеальных продажных цен на жилую недвижимость. Это решение остро требуется как инвесторам, так и населению в целом. Модель ИНС может адекватно оценить цены на жилье, доступные в настоящее время на рынке, в соответствии с выводами оценок модели. Таким образом, это исследование обеспечивает подходящую поддержку принятия решений или адаптивный подход к оценке идеальных продажных цен на жилую недвижимость. Это решение остро требуется как инвесторам, так и населению в целом. Модель ИНС может адекватно оценить цены на жилье, доступные в настоящее время на рынке, в соответствии с выводами оценок модели. Таким образом, это исследование обеспечивает подходящую поддержку принятия решений или адаптивный подход к оценке идеальных продажных цен на жилую недвижимость. Это решение остро требуется как инвесторам, так и населению в целом.

Использование машинного обучения (МО), которое является подразделением искусственного интеллекта (ИИ), для точного прогнозирования рыночных цен с использованием прошлых данных оказалось успешным. Предыдущие исследования показали, что модели прогнозирования на основе моделей обеспечивают многочисленные преимущества по сравнению с обычными моделями прогнозирования. Например, эти модели не только демонстрируют повышенную точность и точность, но и дают результаты, почти эквивалентные результатам реального мира. Эти преимущества отличают модели прогнозирования на основе моделей от их современников, которые не используют модели в качестве эталона для сравнения.

Нейросеть проводит определение стоимости квартиры в Москве по параметрам . Если у Вас появилась заинтересованность в данной нейронной сети, и она может помочь Вам в реализации Ваших бизнес и других технических задачах, пожалуйста отправьте заявку на email info@ai2b.ru , или позвоните по телефону 8(495)661-61-09