A Neural Network based model for re

A Neural Network based model for real estate price estimation considering environmental quality of property location
In this paper, a model based on Artificial Neural Network (ANN) has been applied to real estate appraisal. Moreover, an
evaluation of ANN performances in estimating the sale price of residential properties has been carried out. Artificial Neural
Networks (ANNs) are useful in modelling input-output relationships learning directly from observed data. This capability can be
very useful in complex systems like the real estate ones where motivations, tastes and budget availability often do not follow
rational behaviours. This study also analyses the impact of such key environmental conditions that represent a problem related to
many industrial cities where pollution and landscaping consequences affect the real estate market and residential location
choices. We have considered a set of asking price’s houses collected in the urban area of Taranto (Italy) where the biggest
European steel factory and the 2nd industrial harbour are located.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายประสาทตามแบบจำลองการประเมินราคาอสังหาริมทรัพย์พิจารณาคุณภาพสิ่งแวดล้อมของสถานที่ตั้งทรัพย์สินในเอกสารนี้ แบบจำลองบนประดิษฐ์ประสาทเครือข่าย (แอน) ได้ถูกประยุกต์ใช้การประเมินราคาอสังหาริมทรัพย์ นอกจากนี้ การมีการดำเนินการประเมินแสดง ANN ในการประเมินราคาทรัพย์สินที่อยู่อาศัย ประดิษฐ์ประสาทเครือข่าย (ANNs) มีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์รับเข้าเรียนได้โดยตรงจากข้อมูลที่พบ ความสามารถนี้ได้มีประโยชน์มากในระบบที่ซับซ้อนเช่นอสังหาริมทรัพย์คนที่โต่ง รสนิยม และงบประมาณความพร้อมมักจะไม่ทำตามวิญญาณเชือด การศึกษานี้ยังวิเคราะห์ผลกระทบของสภาพแวดล้อมเช่นคีย์ที่แสดงถึงปัญหาที่เกี่ยวข้องกับหลายอุตสาหกรรมเมืองที่มลภาวะและภูมิทัศน์ผลกระทบส่งผลกระทบต่อตลาดอสังหาริมทรัพย์และสถานที่อยู่อาศัยตัวเลือก เราได้พิจารณาชุดของบ้านขอราคารวบรวมไว้ในเมืองของ Taranto (อิตาลี) ที่ใหญ่ที่สุดอยู่โรงงานเหล็กยุโรปและท่าเรืออุตสาหกรรม 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โครงข่ายประสาทเทียมแบบที่ใช้สำหรับการประมาณราคาอสังหาริมทรัพย์พิจารณาคุณภาพสิ่งแวดล้อมของสถานที่ตั้งสถานที่ให้บริการ
ในบทความนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ได้ถูกนำมาใช้ในการประเมินราคาอสังหาริมทรัพย์ นอกจากนี้
การประเมินผลของการแสดง ANN ในการประมาณราคาขายที่อยู่อาศัยที่ได้รับการดำเนินการ ประสาทเทียม
เครือข่าย (ANNs) มีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่นำเข้าส่งออกการเรียนรู้โดยตรงจากข้อมูลที่สังเกต ความสามารถนี้จะมี
ประโยชน์อย่างมากในระบบที่ซับซ้อนเช่นคนที่อสังหาริมทรัพย์ที่แรงจูงใจรสนิยมและความพร้อมงบประมาณมักจะไม่ทำตาม
พฤติกรรมที่มีเหตุผล การศึกษาครั้งนี้ยังวิเคราะห์ผลกระทบของสภาพแวดล้อมดังกล่าวที่สำคัญที่แสดงถึงปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ
เมืองอุตสาหกรรมจำนวนมากที่มลพิษและผลกระทบที่ส่งผลกระทบต่อภูมิทัศน์ตลาดอสังหาริมทรัพย์และทำเลที่ตั้งที่อยู่อาศัย
ทางเลือก เราได้รับการพิจารณาเป็นชุดของบ้านถามราคาของที่เก็บรวบรวมในเขตเมืองของทารา (อิตาลี) ที่ใหญ่ที่สุด
โรงงานเหล็กในยุโรปและท่าเรืออุตสาหกรรม 2 ตั้งอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครือข่ายประสาทอิงแบบจำลองสำหรับอสังหาริมทรัพย์ราคาประมาณพิจารณาสิ่งแวดล้อมของสถานที่แห่งนี้
ในกระดาษนี้ ตั้งอยู่บนพื้นฐานของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อการประเมินราคาอสังหาริมทรัพย์ ยิ่งกว่านั้น ,
การประเมินการแสดงแอนในการประเมินราคาที่อยู่อาศัยที่ได้รับการ
ประสาทเทียมเครือข่าย ( แอนน์ ) มีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองปัจจัยการผลิตความสัมพันธ์การเรียนรู้โดยตรงจากข้อมูล . ความสามารถนี้สามารถ
มีประโยชน์มากในระบบที่ซับซ้อน เช่น อสังหาริมทรัพย์ที่แรงจูงใจ รสนิยม และใช้งบประมาณมักจะไม่ปฏิบัติตาม
พฤติกรรมที่มีเหตุผล นอกจากนี้ยังได้ศึกษาวิเคราะห์ผลกระทบของกุญแจเช่นสภาพแวดล้อมที่เป็นตัวแทนของปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ
หลายอุตสาหกรรมเมืองมลพิษ และภูมิทัศน์ ผลกระทบต่อตลาดอสังหาริมทรัพย์และตัวเลือกสถานที่
ที่อยู่อาศัย ขณะนี้มีการพิจารณาชุดของราคาบ้าน เก็บในเขตเมืองของ Taranto ( อิตาลี ) ที่ใหญ่ที่สุดในยุโรปและท่าเรือ
เหล็กโรงงานอุตสาหกรรม 2 อยู่