城区基准地价评估方法研究——以山东宁阳为例

在基准地价评估过程中,选用合适的方法,可以更为准确地评估基准地价,提高基层办事的效率。本文通过对基准地价评估的两种主要方法的对比分析,依据宁阳县以往的技术资料,结合宁阳县房地产市场的调查和研究,最终确定了宁阳县城区基准地价评估的技术方法。     

基于SVM及BPNN的辣椒红外光谱分析

利用小波变换结合反向传播网络(BPNN)和支持向量机(SVM)研究了朝天椒和灯笼椒的傅里叶变换红外(FTIR)光谱,样品1 750~950 cm-1范围的红外光谱经多尺度一维连续小波变换(CWT)和离散小波变换分析,发现第20尺度的连续小波系数,提取该尺度3个区域的系数作为特征参数建立BPNN和SVM模型。结果表明,BPNN和SVM模型都能很好地区别两种辣椒。第5尺度的离散小波细节系数建立BPNN和SVM模型分类的正确率分别为93.3%、100%。小波变换结合BPNN和SVM用于傅里叶变换红外光谱技术中能够准确识别朝天椒、灯笼椒,为区分不同品种的辣椒提供了快速、有效的方法。     

利用地形、土壤和作物信息辅助提高东北漫岗地数字高程模型精度的新方法

【目的】SRTM DEM是可免费访问公开可用的数字高程模型,但是当前SRTM DEM的垂直精度不能满足精细农业对地形数据的需求,提高其垂直精度,为精准农业等领域提供数据基础。【方法】以黑龙江省海伦东兴农机合作社为研究区,采集实际地面高程数据,获取SPOT-6、Sentinel-2A遥感影像和SRTM DEM。提取归一化湿度指数（NDMI）、归一化植被指数（NDVI）、土壤亮度（TCB）、潜在太阳辐射（PSR）等变量分析地形对其影响关系。利用极限学习机（ELM）和反向传播神经网络（BPNN）提高SRTM DEM水平空间分辨率和垂直精度。使用实际地面高程点进行精度验证,与基于无人机和光学立体像对（ZY-3）生成的DEM进行对比。【结果】SRTM、NDVI、NDMI、TCB与改进后高程的灰色关联度在90%以上,是改进SRTM DEM的重要辅助信息。在整个研究区,BPNN方法的RMSE_P为0.98,R²_P为0.98,ELM的RMSE_P为1.00,R²_P为0.90。在平坦区,BPNN方法的RMSE_P为0.84,ELM的RMSE_P为1.00;在起伏区,BPNN方法的RMSE_P为0.99,ELM的RMSE_P为0.94。该方法获得的DEM的垂直精度高于ZY-3光学立体像对生成的 DEM的垂直精度,为提高SRTM的水平空间分辨率和垂直精度提供了新思路。【结论】引入SRTM、NDVI、NDMI、TCB辅助信息有利于提高SRTM DEM的空间分辨率和垂直精度,获得高精度的DEM。BPNN方法获得的数字高程模型的精度整体上高于ELM方法, BPNN方法更加适用于平坦区高精度DEM的获取,ELM方法更加适用于起伏区。     

基于CAPSO-BPNN的铁路信号运行状态预警方法研究

为提高铁路信号运行状态预警的准确率,克服BPNN模型存在收敛速度慢和局部最优的缺点及其性能易受网络的初始权值、阈值等参数选择的影响,本文提出一种基于CAPSO-BPNN的铁路信号运行状态预警模型。结果表明,与PSO-BPNN和BPNN相比较,CAPSO-BPNN模型具有更高的预警准确率和更优的性能,为铁路信号运行状态预警提供了新的方法和途径。     

芴基苯并噁嗪单体的合成及热性能研究

通过一般公司动态资本结构模型研究,结合我国房地产公司运行特性,对房地产公司资产负债特性进行了分析：即将公司负债分为金融性负债和经营性负债。建立了房地产公司动态资本结构模型,利用该模型进行了数据仿真分析。研究发现,当房地产公司盈利能力较强且比较稳定时,通过增加经营性负债和金融性负债均可使股权收益率得到较大的提高,且经营性负债率对其影响较大;当房地产公司盈利能力较弱且波动性较强时,通过增加经营性负债可以提高股权收益率,但提高的幅度非常小。     

基于多光谱成像技术的牛肉干水分含量快速无损检测研究

基于多光谱成像技术对牛肉干中水分含量的快速无损检测方法进行研究,通过对比最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)所建预测模型的性能,发现BPNN模型对牛肉干水分含量预测效果最佳,其确定系数(Rp2)、预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别为0.941、3.602％和4.142.结果表明,光谱吸收度是检测牛肉干水分含量的重要特征,BPNN结合多光谱建立的预测模型精度较高,鲁棒性较好,在牛肉干水分的实时无损检测中具有良好的应用前景.     

三种房地产评估方法的特点与综合运用

本文重点分析了房地产评估中常用的市场比较法，收益还原法、成本法３种方法的特点，据此提出我国应建立以市场比较法为主体，以收益还原法和成本法为补充的评估方法体系，并加以综合运用，才能适应房地产评估事业的发展。     

三种房地产评估方法的特点与综合运用

本文重点分析了房地产评估中常用的市场比较法、收益还原法、成本法３种方法的特点，据此提出我国应建立以市场比较法为主体，以收益还原法和成本法为补充的评估方法体系，并加以综合运用，才能适应房地产评估事业的发展。     

房地产评估方法探讨

探讨了运用重置成本标准评估房地产的方法－细节分析法、指数调整法、要素增值系数法、单方造价法、历史成本法；运用现行市价标准评估房地产的方法－市场比较法；含有大修理费用的房屋评估方法，因素综合计价法和利用加权投资年限代替房屋已使用年限，求得房屋的有形损耗率、有形损耗及房屋的评估价值。     

土壤有机质高光谱特征与波长变量优选方法

【目的】探究土壤有机质的高光谱特征及响应规律,优选土壤有机质的敏感波长,降低土壤有机质高光谱估测模型复杂度,提高模型稳健性,为利用高光谱技术对农田土壤肥力的定量监测提供理论支撑。【方法】采集江汉平原潮土土样130个,将其中40个样本作为训练集,测量其去有机质前、后的土壤有机质含量及光谱数据,计算差值及变化率,分析土壤有机质含量变化对光谱特征的影响,结合无信息变量消除(uninformative variables elimination,UVE)、竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量优选方法确定土壤有机质敏感波长;采用45个建模集样本,基于偏最小二乘回归(partial Least Squares Regression,PLSR)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立土壤有机质含量的估算模型;利用45个验证集样本检验敏感波长对同类土壤的适用性。【结果】通过有机质去除试验,供试土壤的平均光谱反射率在全波段均有所增加,在可见光波段变化率高于近红外波段;比较UVE、CARS、UVE-CARS、CARS-UVE这4种变量优选方法,得到最佳变量优选方法为UVE-CARS,该方法从2001个波长变量中优选得到84个变量作为土壤有机质的敏感波长,分布于561—721、1 920—2 280 nm波段覆盖范围;基于敏感波长的PLSR、BPNN模型性能均优于全波段模型,其中,基于敏感波长的BPNN模型的估测能力高于PLSR,模型验证集R~2、RMSE、RPD、MAE、MRE值分别为0.74、1.33 g·kg~(-1)、2.02、1.04 g·kg~(-1)、6.2%,可实现土壤有机质含量的有效估测。【结论】通过训练集获得的土壤有机质敏感波长,能够实现对该试验区同种土壤类型样本土壤有机质含量的有效估测;利用去有机质试验结合变量优选方法确定的敏感波长建模,不仅将输入波长压缩至全波段波长数目的 4.2%,而且提升了模型估测精度,降低了变量维度和模型复杂度,为快速准确评估农田土壤有机质含量提供了新途径。     

房地产企业所得税纳税评估分析

通过实地调研、对比研究以及相关文献综合分析等方法,针对我国目前税务机关房地产企业所得税的评估现状与问题,提出有针对性的完善对策。     

房地产价格评估市场化研究

房地产价格评估在我国具备重要的市场价值,对于房产交易等项目的价格制定具有现实意义。在多年发展中我国始终未能加快房地产价格评估行业的市场化进程,因此本文根据我国房地产价格评估市场化存在的问题作出分析,并同时总结其优化路径,旨在促进我国房地产价格评估行业的市场化发展。     

基于机载高光谱影像的南方水稻土有机质含量估算

水稻土中有机质光谱常常受到水分、秸秆等土壤背景的影响,为了减弱或去除非有机质组分对有机质光谱的影响,构建南方水稻土有机质估算模型。利用机载高光谱（GaiaSky Mini2 VN）作为数据源,对原始反射率进行单一和组合变换（去除包络线、倒数、对数、一阶微分、二阶微分单一变换和倒数一阶微分、对数一阶微分、倒数对数组合变换）提取一维特征光谱;通过对变化后光谱进行比值和归一化处理,提取二维特征光谱;构建基于特征光谱的线性（多元回归、偏最小二乘）和非线性（反向传播神经网络、支持向量机）有机质预测模型,监测南方水稻土有机质含量。结果表明：一维光谱变换能显著增强光谱对有机质响应的敏感度,二维光谱变换能充分挖掘光谱信息,增强有机质与光谱之间的内在联系,提高建模精度。非线性模型（BPNN、SVM）尤其是BPNN对土壤有机质拟合性好,建模精度高。基于原始反射率比值指数建立的BPNN模型建模精度达到0952,检验精度达到0889,建模效果最优。该结果适用于南方水稻土有机质监测,对机载高光谱在土壤有机质监测中的特征波段提取和建模方法选择具有重要借鉴意义,对现代农业发展管理提供新的思路。     

房地产拆迁评估的难点及应对措施

新时期背景下,伴随社会经济速度不断提高,城市化进程也随之加快,城市布局更具现代化特征。为此,针对部分老旧房屋展开了房地产拆迁评估工作,以期为现代城市建设奠定坚实基础。本文将房地产拆迁评估工作作为重点研究对象,并阐述工作的难点,结合具体情况,提出了具有针对性的应对措施。     

黄山毛峰茶贮藏时间电子鼻检测方法研究

利用电子鼻对6个贮藏时间5个等级的黄山毛峰茶进行检测,首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法（PCA）提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为BP神经网络（BPNN）的输入,建立黄山毛峰茶贮藏时间预测模型（PCA BPNN）。结果表明：PCA BPNN对于贮藏0 d的茶叶,最大预测误差为11 d,5个（6.67%）样本预测误差超过13 d;对于贮藏60 d的茶叶,最大预测误差为13 d,4个（5.33%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏120 d的茶叶,最大预测误差为16 d,7个（933%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏180 d的茶叶,最大预测误差为19 d,8个（10.67%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏240 d的茶叶,最大预测误差为21 d,8个（10.67%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏300 d的茶叶,最大预测误差为14 d,6个（8.00%）样本预测误差超过10 d。该研究所建立的PCA BPNN预测模型可用于检测黄山毛峰茶贮藏时间,且与以原始特征变量作为输入的BPNN模型相比,性能更好。     

投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的应用

将投影寻踪动态聚类模型引入到房地产投资环境评价方法中.针对房地产投资环境评价所面临的多因素高维复杂性问题,该模型能够完全根据样本数据特性将高维数据通过投影向量投影到低维数据,同时实现对低维数据的排序和自动聚类分析,进而通过研究低维数据以实现对高维数据的研究.最后通过辽宁省工业地产投资环境评价实例验证了该模型在房地产投资环境评价中的适用性.     

民营企业卓达集团的成长之路——河北卓达集团发展情况调查

河北卓达集团历经13年发展,目前成为河北省最大的民营企业.2006年,经专业资产评估机构评估,卓达集团资产总额达80亿元.该企业以房地产为主,涉及建筑、安装、建材、教育、旅游、服装、文化等产业,下属房地产开发、服装产业、物业管理、文化产业经营管理等6家本地公司和北京、三亚、呼伦贝尔等5家外地公司以及北京卓达集团经济管理学院、三亚卓达旅游职业学院两所民办大学.     

基于可见-近红外光谱变量选择的土壤全氮含量估测研究

【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析（PCA）、无信息变量消除（UVE）和无信息变量消除后结合连续投影（UVE-SPA）3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归（PLSR）模型、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、反向传播神经网络（BPNN）和遗传算法优化的反向传播神经网络（GA-BPNN）模型,从模型对预测集的预测精度分析不同变量选择方法对不同土壤全氮定量估算模型的差异。【结果】经UVE算法筛选后,光谱变量从200个减少至59个,其中可见光波段处10个,其余在近红外光谱的合频区和一倍频区,信息量丰富;进一步采用SPA进行变量选择,得到共线性最小的5个有效波长,分别为820、940、1 040、1 060和1 990nm;基于UVE变量选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型,经不同的土壤全氮的数据检验,预测精度最高的为LS-SVM,决定系数（R2）、均方根误差（RMSEp）和相对偏差（RPD）分别为0.7492、0.2921和1.8904;基于UVE-SPA特征选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型对预测集的验证表明,UVE-SPA提取的特征波段建立的LS-SVM建立模型预测效果最好,其建立的LS-SVM定量估算模型预测集的决定系数R2为0.7945,均方根误差RMSEp为0.2499相对偏差RPD为2.0009,模型稳定;基于PCA提取的7个主成分建立的LS-SVM、BPNN和GA-PBNN模型预测性能差,不能用于定量估算土壤全氮。对比相同的变量建立的GA-BPNN和BPNN,GA-BPNN预测性能比BPNN高。【结论】UVE-SPA变量选择方法结合LS-SVM模型能用来估算土壤中的全氮含量,同时UVE-SPA是一种有效的土壤光谱变量选择方法。     

基于收益法的植物新品种价值评估方法改进研究

对植物新品种合理定价是帮助品种实现转化交易的重要环节,而传统评估方法对品种的评估存在一定的不适用性。通过对传统评估方法的梳理,得到收益法是最适用于植物新品种的价值评估方法,并对该方法中重要参数的确定方式进行改进,得到了更加合理的植物新品种价值评估方法。最后,通过具体案例对该方法进行实证研究,并对未来的应用和研究进行了展望。     

假设开发法在土地评估实践中的应用探讨——以烟台市待开发房地产项目为例

以烟台市待开发房地产土地评估项目为例,从运用假设开发法进行土地评估的实际过程入手,将评估中的关键参数进行了分析说明,并对运用假设开发法进行评估的过程中影响评估结果的因素进行探析,为土地评估实践中科学地运用假设开发法提供依据和方法支持.