商业房地产人工智能估价系统技术方案

本发明专利技术涉及房地产技术领域，公开了一种商业房地产人工智能估价系统，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、智能估价模块和控制模块；数据采集模块用于采集大数据平台数据库中商业房地产的历史数据形成数据集合，处理器模块用于对数据集合进行预先处理，然后通过智能估价模块利用处理后的数据对用户查询的商业房地产使用多种计算模型进行价值评估，得到精准的价值评估结果。本发明专利技术具有对商业房地产的市场价值的快速、高效、准确查询，以及保证对商业房地产的市场价值的评估更客观、准确的有益效果。准确的有益效果。准确的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
商业房地产人工智能估价系统


[0001]本专利技术涉及房地产
，具体涉及一种商业房地产人工智能估价系统。

技术介绍

[0002]我国已进入高质量发展阶段，金融机构谋求以精准营销、数据化风控、大规模定制、普惠金融等创新金融产品和服务模式；存量房时代的到来，国家及地方发文加强房地产中介管理，促进房地产行业健康发展，保护群众合法权益；评估服务传统、低端评估服务(如：办事走流程)，供大于求，新兴、高端服务(如：决策研究)，服务能力不足，需要推进评估服务行业供给侧改革；税源结构调整房地产税稳步推进中，房地产批量评估应用前进广泛；大数据人工智能的理论技术非常适合应用于不动产估值领域，估值过程需要大数据人工智能服务。
[0003]在现有商业估价的传统估价方法中，估价师收集3个以上的案例，案例数量少，并且整个估价时间长、过程复杂，不能快速高效的查询商业房地产的市场价值，如税收、抵押贷(贷前、贷中、贷后)、投资等，增加了需求方的时间和经济成本。
[0004]因此现在针对商业房地产的市场价值能够快速进行精准估计已经成为了房地产行业急需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术意在提供商业房地产人工智能估价系统，以解决商业房地产的市场价值估价效率低和效果差的问题。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：商业房地产人工智能估价系统，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、智能估价模块和控制模块；
[0007]数据采集模块，用于采集大数据平台数据库中商业房地产的历史数据形成数据集合，并将数据集合发送至处理器模块；
[0008]处理器模块，包括数据存储单元和数据处理单元，数据存储单元用于存储数据采集模块发送来的数据集合；数据处理单元用于从数据存储单元中调取数据集合，并对数据集合进行预先处理，得到第一数据集合；
[0009]智能估价模块，用于利用第一数据集合对用户查询的商业房地产按照预设的估价策略进行价值评估；
[0010]控制模块，包括输入单元和显示单元，输入单元为用户提供输入评估对象的通道，显示单元，用于显示用户输入的评估对象的价值评估结果以及相关信息。
[0011]本方案的原理及优点是：实际应用时，用户通过控制模块的输入单元输入需要进行价值评估的评估对象，然后数据采集模块从大数据平台数据库中调取商业房地产的历史数据，并在处理器模块中进行预选处理，将数据进行清洗、标准统一和异常数据整理后，按照不同的类别进行归纳存储，然后利用智能估价模块中的算法模型对用户输入的评估对象进行价值评估，计算得到该评估对象相应的市场价格。本方案相比于现有技术，优点在于可
实现对商业房地产的市场价值的快速、高效、准确查询，大幅度缩减了用户的时间和经济成本，同时本方案中结合了大数据库，参考案例多样，且结合了多种算法模型，使最终对商业房地产的市场价值的评估更客观、准确。
[0012]优选的，作为一种改进，历史数据包括历史价格、房地产类型、楼层类型、建筑年代、装修情况、临街状况、建筑结构和土地使用权类型。
[0013]采集该评估对象的历史数据信息，从而能够对该评估对象进行准确的定位分析，便于在大数据库中寻找到高度相似、极具参考价值的样本案例，最终实现对评估对象的精准估价，为用户提供最准确的查询信息。
[0014]优选的，作为一种改进，对数据集合进行预先处理为，利用计算模型对数据集合进行清洗、标准统一和异常数据整理，然后将处理完的数据进行归类存储。
[0015]采集到的数据集合进行清洗、标准统一和异常数据整理，不仅能够降低价格季节性运动的波动趋势，消除误导性的信息，去除季节性影响，放大整体趋势，使房地产的历史价格更客观，参考性更强，同时非同一类型数据对比无意义，因此将数据标准化后对比，以实现数据的有效利用；而对于异常数据，则应该进行修正或者删除，保证数据的可靠性，最后将数据按照不同的类型进行归类存储，以便用户在咨询相关信息时能够更准确的调用，提高系统的工作效率。
[0016]优选的，作为一种改进，对数据集合进行清洗为，对商业房地产的价格作季节性调整，以一年为周期，利用统计学方法使商业房地产的价格数据扁平化。
[0017]一整年中，夏季房屋销量较冬天高，只比较夏天均值和同年价格中位数易造成升幅过大的假象，并且在对国民经济生活有重大影响的节日，房地产价格也会有所增长，因此为了分析整体化趋势，利用统计学方法使商业房地产的价格数据扁平化，从而降低房地产价格季节性运动的波动趋势，使对评估对象的价格评估更准确客观。
[0018]优选的，作为一种改进，异常数据整理包括异常数据检测、数据分析、处理和测试。
[0019]对于异常数据，进行检测、分析、处理和测试，不仅能够保证数据的最大化利用，同时也能够尽量避免异常数据对评估结果产生负面影响，保证系统对商业房地产的价格评估的精准性。
[0020]优选的，作为一种改进，预设的估价策略包括以下内容，
[0021]根据用户输入的评估对象的信息，通过矩阵模型匹配并调取大数据平台数据库中最新时间段内，与待评估对象相似区域相似房地产作为本次评估的计算案例；
[0022]通过案例价格系数公式得到价格系数和价格波动系数与案例价格的关系；
[0023]通过计算概率对模型进行合并、拆分和分类处理，得到最佳样本模型，根据计算出的概率值匹配最佳组；
[0024]利用询价公式结合最佳样本模型得到评估对象的价值评估结果。
[0025]通过此估价策略，不仅能使从大数据库中得到的计算案例与评估对象的相似度更高，保证计算结果对真实价值的参考性，同时也能够通过多种算法模型，使最终对评估对象的价值评估更客观、精准，从而为用户提供最准确的价值信息和信息情报。
[0026]优选的，作为一种改进，预设的估价策略还包括，对于收入到大数据平台中的数据信息的真实有效性进行不同手段的核查，动态调整大数据平台的有效数据。
[0027]在对评估对象进行价值评估时，还会核查大数据平台数据信息的真实有效性，从
而动态调整大数据平台的有效数据，以便为后续的价值评估提供更真实可靠的参考数据，保证评估结果的准确性。
[0028]优选的，作为一种改进，智能估价模块在对评估对象进行价值评估时，能够针对不同区域给出不同等级的判断标准。
[0029]不同区域的商业经济情况都不尽相同，因此在对评估对象进行价值评估时，结合评估对象的实际情况，针对不同区域给出不同等级的判断标准，从而使本系统的价值评估更精准、智能，向用户给出最可靠的商业房地产价值评估结果。
[0030]本专利技术还提供了一种商业房地产人工智能估价方法，包括以下步骤：
[0031]步骤S1，输入需要进行价值评估的评估对象；
[0032]步骤S2，根据评估对象采集大数据平台数据库中商业房地产的历史数据，并进行预先处理得到第一数据集合；
[0033]步骤S3，利用预设的估价策略并结合第一数据集合对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.商业房地产人工智能估价系统，其特征在于：包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、智能估价模块和控制模块；所述数据采集模块，用于采集大数据平台数据库中商业房地产的历史数据形成数据集合，并将数据集合发送至处理器模块；所述处理器模块，包括数据存储单元和数据处理单元，所述数据存储单元用于存储数据采集模块发送来的数据集合；所述数据处理单元用于从所述数据存储单元中调取数据集合，并对数据集合进行预先处理，得到第一数据集合；所述智能估价模块，用于利用所述第一数据集合对用户查询的商业房地产按照预设的估价策略进行价值评估；所述控制模块，包括输入单元和显示单元，所述输入单元为用户提供输入评估对象的通道，所述显示单元，用于显示用户输入的评估对象的价值评估结果以及相关信息。2.根据权利要求1所述的商业房地产人工智能估价系统，其特征在于：所述历史数据包括历史价格、房地产类型、楼层类型、建筑年代、装修情况、临街状况、建筑结构和土地使用权类型。3.根据权利要求1所述的商业房地产人工智能估价系统，其特征在于：所述对数据集合进行预先处理为，利用计算模型对数据集合进行清洗、标准统一和异常数据整理，然后将处理完的数据进行归类存储。4.根据权利要求3所述的商业房地产人工智能估价系统，其特征在于：所述对数据集合进行清洗为，对商业房地产的价格作季节性调整，以一年为周期，利用统计学方法使商业房地产的价格数据扁平化。5.根据权利要求3所述的商业房地产人工智能估价系统，其特征在于：所述异常数据整理包括异常数据检测、数据分析、处理和测试。6.根据权利要求1所述的商业...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗潇，
申请(专利权)人：重庆汇集源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：