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1.
社会主义新农村建设在我国刚刚起步,许多地区以开展城镇建设用地增加与农村建设用地减少相挂钩项目作为社会主义新农村的一种建设模式。在新农村建设过程中,遇到最多的问题是征地补偿问题和耕地占补平衡,农用地分等定级估价为解决这两个问题搭建了一个很好的技术平台。 相似文献
2.
农用地分等与定级估价研究--以呼和浩特市清水河县为例 总被引:2,自引:2,他引:2
在认识清水河县自然、社会经济条件的基础上,对清水河县农用地质量特别是耕地质量进行评定,探讨农用地分等与定级估价计算模型及方法,为加强农用土地资源管理与土地资产管理打下良好基础。 相似文献
3.
4.
收益还原法是房地产估价中常用的三种重要方法之一,而还原利率的确定准确与否,极大地影响了该方法的应用.本文从分析还原利率的实质与类型入手,综合探讨了确定还原利率应遵循的原则与需考虑的因素,最后提出了求取还原利率的若干方法. 相似文献
5.
县域农用地定级估价信息系统的开发与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以superMap为开发平台,开发了一个县域农用地定级估价信息系统。从系统各功能模块结构设计和数据库结构设计两方面阐述了农用地定级估价信息系统开发的一般过程,并通过在江苏省金坛市的实际应用,总结了该系统的主要特点和应用前景。 相似文献
6.
该文针对现有基准地价评估模型主观性较强及精度不够等问题,提出了一种基于深度学习思想的农用地基准地价评估方法,构建了样本特征集合与地价标签集合的深层网络结构映射关系,并以广东省普宁市农用地基准地价评估为实例,验证了模型的可行性和有效性。结果如下:1)与神经网络、支持向量机这类浅层学习模型相比,深度置信网络模型其对地价的拟合精度要高出3.61%,3.12%;2)在训练样本只有300时,深度置信网络模型对地价的拟合误差为16.43%,比神经网络、支持向量机模型的拟合精度最少要高出6.76个百分点;3)深度置信网络模型对单个样本的运算时间及内存占用比神经网络、支持向量机模型都要高,但在评估精度都达到95%左右的情况下,深度置信网络模型所需训练样本较少,支持向量机训练时间为193 s,而深度置信网络模型耗时187 s,两者耗时基本持平;4)基于DBN模型对耕地评估单元的地价测算结果,将将普宁市耕地评估单元划分为5级,然后利用面积加权法求取对应的级别基准地价范围为21.34~26.23元/m2。上述试验结果表明该方法在对样本点地价的评估精度上要优于传统的浅层方法,并且该模型计算所得普宁市耕地基准地价与耕地质量在空间分布规律上保持一致。 相似文献
7.
LIU Tao ZHANG Huaxing Institute of Forestry Chinese Academy of Forestry Beijing P. R. China 《中国林业科技(英文版)》2005,4(2):8-14
INTRODUCTIONBecause of the interleaving, extensity of multi-factorsaffecting forest ecological benefit in space, and thecomplexity of bio-factors of forest,and in themeantime, because of lacking of consultation forthe transformation between physical and ecologicalquantum and monetary value, the evaluation ofecological benefit of forest is all along one of thedifficult problems in academic field. In recent years,some scholars have made much research andexploration in the theory and practice… 相似文献
8.
9.
10.
施本俊 《中南林业调查规划》1995,(1)
以杉木人工林营林生产作业项目工程量(人工、材料、机械、运输)和林分生长过程表资料,分别未成熟林阶段和可售林木阶段,用平均现实成本和价格确定资产估价是一种科学实用的方法. 相似文献