【摘要】本文分析了當前高校青年教師周轉(zhuǎn)用房在管理上存在的問題,針對高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓租金市場化定價,提出了構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校周轉(zhuǎn)房租金市場化價格評估模型,以期為合理確定周轉(zhuǎn)房房租價格提供一定的借鑒。
【關(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);周轉(zhuǎn)公寓;租金市場化定價
1 高校周轉(zhuǎn)房房租市場化價格影響因素分析
1.1區(qū)位因素
區(qū)位因素是高校周轉(zhuǎn)房房租市場化價格影響因素中較為宏觀卻具有重要地位的影響因素。區(qū)位能夠反映房屋在城鎮(zhèn)中所處的位置,反映房屋與商服、學(xué)校、醫(yī)院等生產(chǎn)生活不可或缺的重要設(shè)施之間的空間關(guān)系。
1.2鄰里因素
鄰里因素反映了房屋所處的小區(qū)級范圍內(nèi)各類生產(chǎn)、生活要素的情況,相對于區(qū)位因素而言,鄰里因素更加注重諸如容積率、物業(yè)管理、車位等更加微觀、具體的因素。
1.3個別因素
個別因素是從出租房屋本身的面積、戶型、樓層、裝修、建筑年代、建筑結(jié)構(gòu)、評估時點等情況考慮,反映房屋自身情況與租金之間關(guān)系的要素。
2 高校周轉(zhuǎn)房房租市場化價格評估指標體系的建立
2.1指標的確定
遵循指標體系構(gòu)建原則,結(jié)合高校周轉(zhuǎn)房房租市場化定價的實際情況,確定指標體系,具體如表1所示。
3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校周轉(zhuǎn)房租金市場化價格評估模型構(gòu)建
3.1樣本的選取與預(yù)處理
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過對一定數(shù)量網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練,確定網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的映射關(guān)系。為保證其準確性和高效性,需運用一定的方法對樣本進行選取和預(yù)處理?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校周轉(zhuǎn)房租金市場化價格評估模型的構(gòu)建,應(yīng)當選取正常市場條件下,與評估對象相似或相近的樣本數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)不完整或某指標存在明顯異常值的樣本進行甄別和剔除,對指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,以避免不同指標數(shù)據(jù)的實際單位對評估模型的收斂速度和準確性造成的影響。
3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立與學(xué)習(xí)
3.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般包括輸入層、隱含層、輸出層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越復(fù)雜,其數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和處理能力就越強,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時間也相應(yīng)的越長。根據(jù)已有的相關(guān)研究,輸入層、隱含層、輸出層各為一層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)﹂]合區(qū)間內(nèi)任意連續(xù)函數(shù)進行無限逼近,考慮到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓租金市場化定價模型并不復(fù)雜,確定其輸入層、隱含層、輸出層各為一層。
3.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)的確定
根據(jù)已構(gòu)建的高校周轉(zhuǎn)房房租市場化價格評估指標體系中三級評估指標的個數(shù),確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的節(jié)點個數(shù)為15個?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓租金市場化定價模型的最終結(jié)果為待估對象的房租價格,因此,確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點個數(shù)為1個。隱含層節(jié)點個數(shù)的確定需要運用經(jīng)驗公式和試驗調(diào)整確定。
3.2.3激活函數(shù)的確定
激活函數(shù)是網(wǎng)絡(luò)輸入轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)輸出的關(guān)鍵,常用的激活函數(shù)有線性激活函數(shù)、對數(shù)S型激活函數(shù)、階躍型激活函數(shù)等。高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓房租價格評估指標與房租價格之間并非線性關(guān)系或離散關(guān)系,對數(shù)型激活函數(shù)連續(xù)可微,計算簡便,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中運用較為普遍,因此,本文選取對數(shù)S型函數(shù)作為激活函數(shù)。
3.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)確定后,還需對初始權(quán)值、閾值以及學(xué)習(xí)函數(shù)進行設(shè)置和選擇。根據(jù)高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓房租價格評估的實際需求,確定初始權(quán)值為區(qū)間范圍的隨機數(shù)值,確定學(xué)習(xí)函數(shù)為LM算法。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、初始權(quán)值、學(xué)習(xí)函數(shù),完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立后,便可運用樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,選取部分樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行測試,在確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準確度和速率的前提下,運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對待估對象的房租價格進行評估。
參考文獻:
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作者簡介:
李萌(1990-),男,漢族,碩士,華北電力大學(xué)(保定)財務(wù)與資產(chǎn)管理處。