1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7

163 19 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 163
Dung lượng 15,75 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒNG ĐĂNG THỌ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ( AI ) VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ ( GIS ) LẬP BẢN ĐỒ GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN CỦA MỘT SỐ TUYẾN ĐƢỜNG Ở KHU VỰC PHÚ MỸ HƢNG ( QUẬN ) Chuy n ng nh : Xây dựng Cơng trình dân dụng Công nghiệp M số huy n ng nh : 60 58 02 08 LUẬN VĂN THẠC SĨ XÂY DỰNG Ngƣời hƣớng ẫn ho họ PGS TS NGÔ QUANG TƢỜNG Thành phố Hồ Chí Minh, Năm 2016 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ LỜI CAM ĐOAN Tôi m đo n luận văn n y: “ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ( AI ) VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ ( GIS ) LẬP BẢN ĐỒ GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN CỦA MỘT SỐ TUYẾN ĐƢỜNG Ở KHU VỰC PHÚ MỸ HƢNG ( QUẬN )” nghiên cứu tơi Ngoại trừ tài liệu tham khảo đƣợc trích dẫn luận văn n y, tơi m đo n tồn phần hay phần nhỏ luận văn n y hƣ đƣợc công bố hoặ đƣợc sử dụng để nhận cấp nơi há Khơng có sản phẩm/nghiên cứu củ ngƣời há đƣợc sử dụng luận văn n y m hơng đƣợc trích dẫn theo quy định Luận văn n y hƣ b o đƣợc nộp để nhận cấp trƣờng đại học hoặ sở đ o tạo khác Th nh phố Hồ Chí Minh, năm 2016 ĐỒNG ĐĂNG THỌ Trang i LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ LỜI CẢM ƠN Tơi có may mắn cha mẹ cho học suốt từ thời ấu thơ tới tuổi trưởng thành Công đức sinh dưỡng quên Đã qua nhiều trường, lớp mà tơi nhớ kỷ niệm Thầy, Cô bậc từ Tiểu học dạy học làm người , Trung học dạy kiến thức tới Đại học dạy chuyên môn lần giở lại học bạ Kỷ niệm mà phai mờ được! Nay tới tuổi “Tri Thiên Mệnh” tơi cịn có hội để học Cao học! Với tơi cập nhật kiến thức chưa đủ Đã đến lúc kết thúc khóa học, làm Luận văn trường Các kiến thức môn học giảng viên truyền đạt, tơi cịn muốn đào sâu tìm hiểu Đặc biệt với Giảng viên hướng dẫn hướng làm Luận văn phù hợp với đề tài Xin ghi lại lời tốt đẹp dành cho Thầy, Cô, Bạn bè, Đồng nghiệp Gia đình để thể lịng biết ơn tơi suốt thời gian học Cao học Kính bút Trang ii LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ o Luận văn n y nghi n ứu nhân tố ảnh hƣởng tới giá củ BĐS cách áp dụng công cụ cần thiết để kết nối lãnh vực riêng rẽ là: Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hệ Thống Thông Tin Đị Lý (GIS) để tạo sản phẩm tích hợp Bản Đồ Giá BĐS o Cơ sở lý thuyết:  Cá phƣơng pháp thẩm định giá BĐS, đặc biệt l phƣơng pháp so sánh trực tiếp gọi l phƣơng pháp so sánh thị trƣờng  Chuẩn mực so sánh giá phân khúc thị trƣờng BĐS (chỉ xét phân khúc chính: Nhà phố, Căn hộ, Biệt thự, Ngõ hẻm v Đất nền) với giá BĐS hành nh nƣớcViệt Nam o Phƣơng pháp thực hiện:  Khảo sát thực tế vị trí BĐS lấy tọ độ địa lý công cụ cầm tay GIS  Khảo sát để thẩm định giá BĐS bảng câu hỏi chuyên gia Sàn giao dị h BĐS ó uy tín có giấy phép hành nghề củ nh nƣớc Việt Nam o Cơng cụ thực hiện:  Phần mềm tính tốn mơ (MATLAB), phân tích liệu (SPSS) lập trình hiệu chỉnh liệu (VB)  Cơng nghệ đám mây Google là: Sheet, Map Earth Pro  Phần mềm vẽ đồ (QUIKGRID) công cụ khác MicroSoft o Kết đạt đƣợc:  Giá Bản đồ giá BĐS thể version: Off-Line Slide/ giấy On-Line Google  Tiện ích èm cho ngƣời sử dụng: định giá nh nh giá BĐS thị trƣờng nhà nƣớc thể đồng Google Map Trang iii LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ ABSTRACT MASTER'S THESIS SUMMARY o This thesis research on the factors affecting the price of Real Estate by applying the tools needed to connect two separate fields are: AI and GIS to create one new integrated product is Map of Price of Real estate o Theoretical basis:  The method of price evaluation of real estate, especially in direct comparison method, also known as the market comparison method  The comparative standards price segments of the real estate market (just consider main segments: Townhouses, Apartments, Villas, Houses on alley and Grounds) with the current real estate prices issued by the Vietnamese Government o Methodology:  To survey reality real estate location aim to retrieve geographic coordinates using handheld GIS tools  To survey for valuations of real estate professionals using questionnaires are the reputable real estate transaction Agencies who have licensed permit to practice issued by the Vietnamese Administrations o Performance tools:  Computational simulation software (MATLAB), data analysis (SPSS) and editing data programming (VB)  Google's cloud technology are: Sheet, Map and Earth Pro  Mapping software (QUIKGRID) and other tools from Microsoft  Utility accompanied to the users: rapidly valuations of real estate prices are types, included market and government ones and show synchronized on Google Map Trang iv LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN I LỜI CẢM ƠN II TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ III ABSTRACT IV MỤC LỤC I DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ V DANH MỤC BẢNG BIỂU VIII DANH MỤC CÔNG THỨC VIII DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT IX CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Cơ sở hình thành luận văn 1.2 Mục Tiêu Nghiên Cứu LỢI ÍCH CỦA MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Phạm vi v đối tƣợng nghiên cứu .2 PHẠM VI NGHIÊN CỨU ĐỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU BĐS 1.5 Phƣơng pháp nghi n ứu 1.6 Ý nghĩ nghi n ứu SƠ ĐỒ KHỐI TĨM TẮT QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU Trang i LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ CHƢƠNG A - TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƢỜNG BẤT ĐỘNG SẢN KHÁI NIỆM VỀ BẤT ĐỘNG SẢN .5 THỊ TRƢỜNG BẤT ĐỘNG SẢN .6 2.1 Khái niệm 2.2 Phân loại thị trƣờng bất động sản .7 2.3 Đặ điểm thị trƣờng BĐS 2.4 Hàng hóa thị trƣờng bất động sản 10 2.5 Các nhân tố ảnh hƣởng đến giá thị trƣờng BĐS .11 2.6 Nguyên tắc thẩm định giá BĐS 14 2.7 Quy trình thẩm định giá BĐS 14 2.8 Tình hình nghiên cứu tính cấp thiết củ đề tài 16 2.8.1 Các cơng trình Nghiên cứu giới 16 2.8.2 Các cơng trình nghiên cứu tr n nƣớc 18 CHƢƠNG B - CƠ SỞ LÝ THUYẾT 20 2.9 CÁC PHƢƠNG PHÁP THẨM ĐỊNH GIÁ BĐS 20 2.9.1 Phương pháp so sánh trực tiếp (hay Phương pháp so sánh thị trường) 20 2.9.2 Phƣơng pháp hi phí 23 2.9.3 Phương pháp thu nhập hay Phương pháp đầu tư 23 2.9.4 Phương pháp thặng dư 23 2.9.5 Phương pháp lợi nhuận 24 2.10 HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) .24 2.10.1 Khái niệm .24 CHƢƠNG - PHƢƠNG PHÁP KHẢO SÁT VÀ TÍNH TỐN 29 3.1 PHƢƠNG PHÁP KHẢO SÁT .29 3.1.1 CÔNG CỤ CỦA GOOLGE: 34 3.1.2 CÔNG CỤ KHÁC: 34 3.1.3 CÁC GIẢ THIẾT CỦA PHƢƠNG PHÁP THU THẬP THÔNG TIN VỀ GIÁ BĐS 35 3.1.4 Bảng Câu Hỏi Khảo Sát có 47 biến tổng quát 215 quan sát chung gồm: 35 3.1.4.1 + a_Dependence: biến phụ thuộc Scale: 35 LẬP LUẬN NHÂN QUẢ ĐỂ LẬP TRÌNH 36 3.1.4.2 3.1.4.3 3.1.4.4 + b_Independence 32 biến độc lập gồm: 37 + b_Scale: 15 biến Scale: 41 + b_Dummies: biến S le “ ummmies”: .41 Trang ii LUẬN VĂN THẠC SĨ 3.1.4.5 3.1.4.6 Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ + c_Nominal: biến phân loại Nominal: 41 + d_Reference: biến tham khảo: .42 3.2 PHƢƠNG PHÁP TÍNH TỐN: 47 3.2.1 Hồi Quy Tuyến Tính Đ Bội: MR 47 3.2.2 Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo: ANN .47 CHƢƠNG - THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 52 4.0 BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT 52 4.1 KẾT QUẢ KHẢO SÁT ĐỊA BÀN QUẬN 7, KHU VỰC PHÚ MỸ HƢNG VÀ LẬN CẬN: 215 BẤT ĐỘNG SẢN .53 4.1.1 Bảng số liệu: bảng tính Google, filter 43 tiêu chí sau: xem minh họa phụ lục 53 4.1.1.1 Thể đồ: Apps Google Map (xem phụ lục) 53 4.1.1.2 Thể Bảng: Apps Google Map (xem phụ lục) 53 4.1.2 Thể Marker: Google Earth (xem phụ lục) 53 4.1.3 Thể Bản Đồ Cá Đƣờng Đồng Mức Của QuikGrid: (xem phụ lục) 53 4.1.3.1 Bản Đồ Giá Tham Khảo Bất Động Sản phƣơng pháp So Sánh: 53 4.1.3.2 Bản Đồ Giá Bất Động Sản Do Trí Tuệ Nhân Tạo ( AI ) Tính Tốn: .54 4.1.3.3 Bản Đồ Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Tham Khảo Thị Trƣờng v Giá Định Hƣớng củ Nh Nƣớc ( TK100NN ): xem phụ lục 55 4.1.3.4 Bản Đồ Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Do Trí Tuệ Nhân Tạo ( AI) tính tốn v Giá Định Hƣớng củ Nh Nƣớc ( AI100NN ): xem phụ lục 55 4.1.3.5 Bản Đồ Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Do Trí Tuệ Nhân Tạo ( AI) tính tốn Giá Tham Khảo Thị Trƣờng ( AI100TK ): xem phụ lục 55 4.1.4 Thể Hiện Các Bảng Thống Kê Biểu Đồ Của SPSS: chi tiết xem phụ lục 56 4.2 Kiểm định độ tin ậy thang đo Cronbach's Alpha 56 4.2.1 Biến Phân Loại: 18 biến nhƣ hình ƣới 56 4.2.2 Nhận Xét kết quả: biến: 59 4.3 Hồi Quy Tuyến Tính 59 4.3.1 SPPS_FREE: CHẠY HỒI QUY TUYẾN TÍNH DẠNG ĐẠI TRÀ TỔNG QUÁT (KHÔNG THEO ĐỊNH HƢỚNG CỦA CHUYÊN GIA) 59 4.3.1.1 Phƣơng pháp Enter Nhánh hƣ ó huẩn hóa 60 4.3.1.2 Phƣơng pháp Enter Nhánh huẩn hóa .63 4.3.2 SPSS_EXPERT: CHẠY SPSS THEO ĐỊNH HƢỚNG CỦA CHUYÊN GIA: 76 4.3.2.1 Bằng phƣơng pháp Enter .76 4.3.2.2 Bằng phƣơng pháp StepWise 81 4.3.2.3 Nhận Xét: tƣơng tự nhƣ phƣơng pháp ENTER 87 4.4 ANN: Artificial Neurols Network 87 4.4.1 ANN:: Inputs: 31 biến chuẩn hóa & 70 % mẫu quan sát  dạy máy học .87 4.4.2 So sánh Phƣơng pháp 95 4.5 NHẬN XÉT & So sánh phƣơng pháp MR & ANN nhận thấy: 95 4.6 KẾT LUẬN VỀ TOÀN BỘ LUẬN VĂN 96 4.6.1 Toàn Kết phuơng pháp hạy SPSS ANN .96 4.6.2 PHẦN SO SÁNH CÁC PHƢƠNG PHÁP: 98 Trang iii LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ 4.6.3 KIỂM ĐỊNH KẾT QUẢ HỒI QUY 98 4.6.3.1 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT PHƢƠNG SAI KHÔNG ĐỔI: trƣờng hợp 10 biến Zscores .99 4.6.3.2 Giả thuyết Ho: Hệ số tƣơng qu n hạng zero 100 4.6.3.3 Kiểm định giả định phân phối chuẩn phần ƣ 100 4.6.3.4 Kiểm định độc lập sai số ( hơng ó tƣơng qu n phần ƣ) .102 KẾT LUẬN KIỂM ĐỊNH HỒI QUY: CHỈ ĐẠT / CHỈ TIÊU 102 CÁC KIỂM ĐỊNH HỒI QUY KHÁC CŨNG THỰC HIỆN TƢƠNG TỰ: ĐẠT CŨNG KHÔNG ĐỦ 100% CHỈ TIÊU 103 4.6.4 PHẦN SO SÁNH CÁC PHƢƠNG PHÁP: Hai Lập Luận Nhân Quả Để Lập Trình: 103 4.6.4.1 LẬP LUẬN 1: Gía Thị Trƣờng BĐS định hƣớng Giá Nh Nƣớc .103 TRONG MỌI TRƢỜNG HỢP 103 4.6.4.2 LẬP LUẬN 2: Gía Thị Trƣờng BĐS thị trƣờng tự thả .103 TRONG MỌI TRƢỜNG HỢP 103 4.6.5 DUNG SAI PHÉP ĐO TRÊN GOOGLE MAP 104 CHƢƠNG – KẾT LUẬN 105 5.1 Cá đóng góp luận văn 105 5.2 Định hƣớng phát triển: 106 TÀI LIỆU THAM KHẢO 107 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 113 PHỤ LỤC CÁC HÌNH VẼ 114 PHỤ LỤC CÁC BẢNG 136 PHỤ LỤC 72 TRANG A4 : CƠ SỞ DỮ LIỆU KHẢO SÁT THÔNG TIN BĐS KHU VƢC PHÚ MỸ HƢNG & LÂN CẬN ( QUẬN ) 148 Trang iv LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ Hình 1: SƠ ĐỒ KHỐI TĨM TẮT QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU Hình 2: Chung cư cao cấp Nguyễn Hữu Cảnh Hình 3: Căn hộ gia đình đơn Hình 4: Quan hệ cung cầu bất động sản 12 Hình 5: Điều chỉnh tỉ lệ 22 Hình 6: Ước tính giá thị trường bất động sản .22 Hình 7: Bản đồ dịch tả London thể GIS tác giả EW Gilbert (1958) John Snow (1855) 26 Hình 8: GPS máy đo khoảng cách laser thu thập liệu cho GIS .28 Hình 9: Minh Họa Phân Phối Student_ T Dist._ tiệm cận Phân Phối Chuẩn_Z Dist._Khi Số Mẫu n >= 30 30 Hình 10: Kết Quả Đo Thự Đị Xá Định Tỉ Lệ Trên Bản Đồ 31 Hình 11: Đƣờng Cong Chuẩn Gauss Giải Thích Ngồi Phạm Vi | 3*Sigma | cịn 2*0.1% Data 37 Hình 12: H i điều kiện cần thỏa Giá củ BĐS o AI tính tốn (GTriBDS_AI) 43 Hình 13: Cấu Hình Tổng Quát Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo ( ANN ) & Hàm Chuyển Trạng Thái: logsig 48 Hình 14: Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronb h's Alph _Bƣớc 1: 18 biến Nominal & Ordinal .57 Hình 15: Kiểm định độ tin cậy th ng đo Cronb h's Alph _Kết Quả Bƣớc 1: 18 biến Nominal & Ordinal 57 Hình 16: Inputs cho Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Data View_1 60 Hình 17: Outputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Unstandarized_Coefficient_1 61 Hình 18: Outputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Unstandarized_EigenValue_1 62 Hình 19: Outputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Unstandarized_EigenValue_2 62 Hình 20: Inputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Standarized_1 63 Hình 21: Inputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Standarized_2 64 Hình 22: Inputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Standarized_2 64 Hình 23: Outputs Hồi Quy Tuyến Tính SPSS_Regression_Enter_Standarized_1 65 Hình 24: Inputs Tạo Biến GTriBDS_PRE_2 PP Enter_Chuẩn Hóa 68 Hình 25: Outputs Thống K 42 Trƣờng Hợp GTriBDS_MR < 0_ PP Enter_Chuẩn Hóa_1 .69 Hình 26: Outputs Thống Kê 42 Trƣờng Hợp GTriBDS_MR < 0_ PP Enter_Chuẩn Hóa_2 .69 Hình 27: Outputs Thống K Trƣờng Hợp Min & Max GTriBDS_MR < 0_ PP Enter_Chuẩn Hóa 70 Hình 28: Inputs PCA với 31 Zscores ( Principle Component Analysist )_PP Enter_1 .71 Hình 29: Outputs PCA với 31 Zscores ( Principle Component Analysist )_PP Enter_KMO_Test .71 Hình 30: Inputs PCA với 10 REGR Factor Scores _PP Enter_1 72 Hình 31: Outputs PCA với 10 REGR Factor Scores _PP Enter_Summary_1 .72 Hình 32: Thống đƣợc Bảng củ Google M p: ó 58 trƣờng hợp/ Tổng số 215 mẫu quan sát có GTriBDS_10PCA < 0_1 .74 Hình 33: Thống đƣợc Bảng củ Google M p: ó 58 trƣờng hợp/ Tổng số 215 mẫu quan sát có Min Max PCA10_100TK_1 .75 Hình 34: Thống đƣợc Bảng củ Google M p: ó 58 trƣờng hợp/ Tổng số 215 mẫu quan sát có Min Max PCA10_100TK_2 .75 Hình 35: Inputs Cho Hồi Quy Biến_1 79 Hình 36: Inputs Cho Hồi Quy Biến_2 80 Hình 37: Quan Hệ Giữa Xác Suất Tí h Lũy Kỳ Vọng Quan Sát Của Biến Phụ Thuộc Theo Phân Loại Theo Biến LoaiBDS_1: CanHo; 2: BietThu; 3: NhaPho; 4: DatNen; 5: NgoHem .86 Hình 38: Phân Bố Biến Loai BDS Trong Biểu Đồ Quan Hệ Giữa Biến Phụ Thuộc Biến Định Lƣợng: ChuDauTu_1: TN; 2: PMH; 3: DNK; 4: NN; 5: CacTHConLai 86 Hình 39: Inputs 31 biến chuẩn hóa & 70 % mẫu quan sát vào dạy máy học ( Learning Machine) .87 Hình 40: Kết cụ thể số ( Outputs ) ma trận x 65 91 Hình 41: Sai số (Errors) ma trận x 65 92 Trang v LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ Hình 96: Thơng Tin BĐS ID_3 Trên SateLite Google Map Hình 97: Thơng Tin BĐS ID_3 Trên Google Map Trang 134 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ Hình 98: Thông Tin BĐS ID_3 Trên StreetView Google Map Trang 135 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ PHỤ LỤC CÁC BẢNG Tên nhân tố Thứ tự từ cao xuống thấp nhóm theo ti u hí Sort, th y đổi nhóm Thứ tự từ cao xuống thấp nhóm theo ti u hí Sort, th y đổi tổng thể Ký hiệu Bảng Google Map & Data View SPSS STT ID Địa nhận dạng thị trƣờng BĐS DiaChi BDS Vĩ Độ Bắc Latitud e Kinh Độ Đông Longitu de Khoảng cách ( m ) từ Trung Tâm Phú Mỹ Hƣng tới BĐS Dist Ví dụ thể Diễn Giải Tiêu chí/ Cách thức sort/ search engine Min ( Theo Tổng Thể thời điểm, N = 215 ) Max ( Theo Tổng Thể thời điểm, N = 215 ) Trong nhóm ăn hộ PMH đứng hạng giá trị BĐS Th m Khảo Trƣợt Slide STT 001 215 ID_31 Trong tổng thể, BĐS n y đứng hạng 31 giá trị BĐS Click chọn Box ID ID_1 ID_1215 Căn hộ,PentH ouse Riverpark , Phú Mỹ Hƣng Căn hộ có thƣơng hiệu Penthouse Riverpark CĐT Phú Mỹ Hƣng Nhập ký tự vào Box DiaChiBDS Null Full 10.72637 Dạng số chữ số thập phân Click chọn số box Latitude 10.7046 44 10.7556 15 Dạng số chữ số thập phân Nhập số vào box Longitude 106.691 717 106.743 165 106.7070 56 3165 Khoảng Cách Đƣờng Chim Bay ( mét ) Từ BĐS tới Trung Tâm Phú Mỹ Hƣng 801 Nguyễn Văn Linh ( @ Trang 136 Trƣợt cận ƣới tới 3165 box Dist 7955 675 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ 10°43'49.3"N 106°43'11.6"E ) Xếp Hạng BĐS, hi loại XepHa ngBDS Cao_2: 10 Ty =< GTriBDS < 50 TyVND Xếp Hạng Từ Cao Xuống Thấp Theo Giá Trị BĐS Click Chọn “2 Cao_2: 10 Ty =< GTriBDS < 50 TyVND ” list box XepHangBDS Thap_1: GTriBD S= 50 TyVND Căn hộ Chọn CanHo Combo box LoaiBDS Null Full CanHo Biến “Dummies” Căn hộ Chọn CanHo Combo box LoaiBDS LoaiBD S_BT KhongPha iBietThu Biến “Dummies” Biệt Thự Chọn CanHo Combo box LoaiBDS 11 Loại BĐS_ Nh Phố, loại LoaiBD S_NP KhongPha i NhaPho Biến “Dummies” Nhà Phố Chọn CanHo Combo box LoaiBDS 12 Loại BĐS_ Đất Nền, loại LoaiBD S_DN KhongPha iDatNen Biến “Dummies” Đất Nền Chọn CanHo Combo box LoaiBDS TrungTamPhu MyHung Chọn TrungTamPhuMy Hung Null Full Loại BĐS, loại LoaiBD S Loại BĐS_ Căn Hộ, loại LoaiBD S_CH 10 Loại BĐS_ Biệt Thự, loại 13 Khu Dân Cƣ ủ BĐS, loại KhuDa nCu CanHo PHouseRi verpark Combo box Khu Dan Cu 300.0 m2 Trƣợt cận ƣới tới 300 th nh trƣợt DTSanXD 300.0 m2 Trƣợt cận ƣới tới 300 th nh trƣợt DTDat 21 3330 Null Full Null FulL 14 Diện Tích Sàn Xây Dựng, đơn vị tính m2 15 Diện Tí h Đất, đơn vị tính m2 DTDat 16 Hƣớng Củ BĐS, phân loại Huong BDS Bac Hƣớng Bắc Chọn Bac Combo box HuongBDS 17 Bề Rộng Đƣờng Vào BĐS (m ) B_Duo ng 40 Quy ƣớc Bề Rộng minimum Chọn 40 Combo box DTSan XD 300.0 300 Trang 137 1110 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ đƣờng dẫn tới BĐS 18 Phân Loại Bề Rộng Đƣờng V o BĐS, phân loại PL_B_ Duong 19 Bán Kính Tiện Ích, phân loại R_Tien Ich 20 T n Đƣờng BĐS tọa lạc TenDuo ng 21 Phân Loại T n Đƣờng BĐS tọa lạc, phân loại PLTen Duong 22 Số Tầng Hầm Garage BĐS ó ( hông ể trệt/ tầng ), phân loại: Từ tới SoTang Garage 23 T n Phƣờng BĐS tọa lạc Ten Phuong 24 Phân Loại T n Phƣờng BĐS tọa lạc, phân loại P L T e n P h u o n Duong RatLon_8 =< LanXe < 10 / 40m =< B < 50m B_Duong Quy ƣớc Bề Rộng minimum đƣờng dẫn tới BĐS Chọn 40 Combo box PL_B_Duong Null FulL 200 m = Tang_Chu So Huu: >= Tang list box PLViTriDungDat NN Null Full 0.00 Trƣợt cận ƣới tới 0.00 box HeSoVTDungDat NN 1.0 Chọn 2390 list box GTriBDSNN 320 47253 Trƣợt cận ƣới tới 711 box TK100NN 106 1376 Chọn 9,695 list box GTriBDS_AI 680 105667 Giá 2390 Triệu VNĐ 711 % Giá 9,695 Triệu VNĐ Trang 140 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ 46 Tỉ Lệ Giữ Giá BĐS Trí Tuệ Nhân Tạo tính tốn giá định hƣớng Nh Nƣớc AI100N N 406 406 % Trƣợt cận ƣới tới 406 box AI100NN 103 738 47 Tỉ Lệ Giữ Giá BĐS Trí Tuệ Nhân Tạo tính tốn giá tham khảo thị trƣờng AI100T K 57 57 % Trƣợt cận ƣới tới 57 box AI100TK 54 100 48 Nguồn Website tham khảo thông tin BĐS Nguon DuLieu http://phu myhung.c om.vn/vn/ Trang nhà Cty PMH Double click chọn Null Full 49 Năm ni m yết Giá thời điểm BĐS sàn giao dịch Nam Cua Gia BDS Quy_1_N am2016 Giá thời điểm quý 1/ 2016 Chọn Quy_1_Nam2016 list box Nam Cua Gia BDS Null Căn hộ Penthouse Riverpark số 1: Diện tích làm tròn 300m2, đơn giá làm tròn 57 triệu/ m2 thành tiền 17 000 triệu Chọn CanHo_PMH_Ha HuyTap_25: 300 m2_Dat x + 300 m2_SanXD x 57 = 17000 T vào box TenBDS Null Full Ref Null Full 50 T n BĐS TenBD S CanHo_P MH_HaH uyTap_25 : 300 m2_Dat x + 300 m2_SanX D x 57 = 17000 T 51 Kí h thƣớc ảnh xuất Google Map ImageR esize 174 52 Tooltip xuất tới Marker củ BĐS Google Map Tooltip Full Bảng 1: Ký hiệu, Diễn Giải Các Biến & Quan Sát Bảng Google Map Data View SPSS Trang 141 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ Bảng 2: Hiển Thị Thông Tin Của 125 BĐS Bảng Google Map_Tới ID_1 Bảng 3: Hiển Thị Thông Tin Của 125 BĐS Bảng Google Map_Từ ID_215 Trang 142 LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ vi n: ĐỒNG ĐĂNG THỌ Phụ lục BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT Mức độ Các nhân tố ảnh hƣởng Giá Bất Động Sản ST ảnh hƣởng T Địa nhận dạng thị trƣờng BĐS, ng ó thƣơng hiệu BĐS ng ó giá trị Vĩ Độ Bắ (Vĩ Độ Bắc nhỏ gần đƣờng xí h đạo ) Kinh Độ Đông (Kinh Độ Đông 5 5 5 5 5 ng nhỏ gần với múi zero củ Kinh Độ Gốc GreenWich, Anh Quốc ) Khoảng Cá h Đƣờng Chim Bay ( mét ) Từ BĐS tới Trung Tâm Phú Mỹ Hƣng 801 Nguyễn Văn Linh ( @ 10°43'49.3"N 106°43'11.6"E, ): ng nhỏ gần Trung Tâm Phú Mỹ Hƣng Xếp Hạng Từ Cao Xuống Thấp Theo Giá Trị BĐS Thị Trƣờng ( ký hiệu: GTriBDS ): ng o BĐS ng ó giá trị:: Cao_1: GTriBDS >= 50 TyVND; Cao_2: 10 Ty =< GTriBDS < 50 TyVND; Cao_TB: Ty =< GTriBDS < 10 TyVND; Thap_2: Ty =< GTriBDS < TyVND; Thap_1: GTriBDS < TyVND Loại BĐS:: 1: Căn Hộ, 2: Biệt Thự, 3: Nhà Phố, 4: Đất Nền, 5: Ngõ Hẻm: mục đí h phân loại Khu Dân Cƣ ủ BĐS ( so với 801 Nguyễn Văn Linh )_1: Bắ PMH, 2: Đông PMH, 3: Nam PMH, 4: Tây PMH, 5:Trung Tâm PMH_ mụ đí h phân loại _ Diện Tích Sàn Xây Dựng, đơn vị tính m2: Diện Tích lớn BĐS ng ó giá trị Diện Tí h Đất, đơn vị tính m2: Diện Tích lớn BĐS 10 Hƣớng Củ BĐS, Xếp Theo Th ng Đo Từ C o Đến Thấp Sự Dễ Chịu, mát mẻ ng ó giá trị Thời Tiết: N m, Đông N m, Đông, Đông Bắc, Bắc,Tây Nam, Tây Bắc, Tây 11 Bề Rộng Đƣờng V o BĐS ( Đơn vị tính: mét ): rộng BĐS ng ó giá trị 12 Phân Loại Bề Rộng _8 cấp: Siêu Lớn_B >= 50m, Rất Lớn _40m =< B < 50m, Lớn _30m =< B < 40m, Khá Lớn _20m =< B < 30m, Trung Bình_10m =< B < 20m, Khá Hẹp_5m =< B < 10m, Hẹp_3m=< B < 5m, Rất Hẹp_B < 3m): rộng BĐS 13 ng ó giá trị Phân Loại Bán Kính Tiện Ích ( Chợ, Trƣờng, Gym, BĐS l tâm)_5 cự ly: 1: R_TienIch < 200 m, 2: 200 m =100m,5.VTri5: 3m

Ngày đăng: 12/01/2022, 23:03

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

  Chi tiết xem trong phần  Bảng Câu Hỏi Khảo Sát tại chương 3.1.4. - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
hi tiết xem trong phần Bảng Câu Hỏi Khảo Sát tại chương 3.1.4 (Trang 17)
SO SÁNH OUTPUTS  CỦA CÁC MÔ HÌNH   HQTT &amp; ANN CÓ PHÙ HỢP  VỚI THỰC TẾ GIÁ_BĐS CỦA:    NHÀ NƯỚC  &lt;= 80 % Trường Hợp MATLAB / SPSS &lt;= THAM KHẢO - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
amp ; ANN CÓ PHÙ HỢP VỚI THỰC TẾ GIÁ_BĐS CỦA: NHÀ NƯỚC &lt;= 80 % Trường Hợp MATLAB / SPSS &lt;= THAM KHẢO (Trang 19)
 Hình dáng lô đất  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình d áng lô đất (Trang 28)
 Ở cấp độ khu vực ngoại ô, mô hình  NN  (7/15) thực hiện tốt hơn so với  ANFIS - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
c ấp độ khu vực ngoại ô, mô hình NN (7/15) thực hiện tốt hơn so với ANFIS (Trang 33)
Hình 6: Ước tính giá thị trường của bất động sản  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 6 Ước tính giá thị trường của bất động sản (Trang 37)
 Những năm đầu thế kỷ 20 đ   hứng kiến sự phát triển củ  “ ỹ thuật chụp hình bằng  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
h ững năm đầu thế kỷ 20 đ hứng kiến sự phát triển củ “ ỹ thuật chụp hình bằng (Trang 41)
(2015)   [29]: xem Bảng_Suat_Von_Dau_Tu  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
2015 [29]: xem Bảng_Suat_Von_Dau_Tu (Trang 55)
Bảng_Suat_Von_Dau_Tu : - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
ng _Suat_Von_Dau_Tu : (Trang 59)
Hình 13: Cấu Hình Tổng Quát Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo ( ANN ) &amp; Hàm Chuyển  Trạng Thái: logsig - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 13 Cấu Hình Tổng Quát Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo ( ANN ) &amp; Hàm Chuyển Trạng Thái: logsig (Trang 63)
3. Cấu hình mạng  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
3. Cấu hình mạng (Trang 64)
 Bạn có thể tạo ra một ANN tiêu chuẩn sử dụng MSE với cấu hình:  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
n có thể tạo ra một ANN tiêu chuẩn sử dụng MSE với cấu hình: (Trang 65)
Hình 18: Outputs của Hồi Quy Tuyến Tính trên  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 18 Outputs của Hồi Quy Tuyến Tính trên (Trang 77)
Hình 19: Outputs của Hồi Quy Tuyến Tính trên  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 19 Outputs của Hồi Quy Tuyến Tính trên (Trang 77)
o Quan sát trên SPSS thấy dù đây là mô hình tổng quát nhất: cả 31 biến đều có  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
o Quan sát trên SPSS thấy dù đây là mô hình tổng quát nhất: cả 31 biến đều có (Trang 83)
Hình 32: Thống kê đƣợc trên Bảng của Google Map: có 58 trƣờng hợp/ Tổng số 215  mẫu quan sát có  GTriBDS_10PCA &lt; 0_1  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 32 Thống kê đƣợc trên Bảng của Google Map: có 58 trƣờng hợp/ Tổng số 215 mẫu quan sát có GTriBDS_10PCA &lt; 0_1 (Trang 89)
Bảng biểu 10: Bảng Thống  Kê Phƣơng Sai Giải Thích Tổng  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Bảng bi ểu 10: Bảng Thống Kê Phƣơng Sai Giải Thích Tổng (Trang 93)
Bảng biểu 14: Phân Tích Hệ Số Hồi Quy Với Các Thành Phần Chính Có Eigenvalue  &gt;1  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Bảng bi ểu 14: Phân Tích Hệ Số Hồi Quy Với Các Thành Phần Chính Có Eigenvalue &gt;1 (Trang 96)
Bảng biểu 15: Các biến Tự Động Inputs Theo PP Stepwise  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Bảng bi ểu 15: Các biến Tự Động Inputs Theo PP Stepwise (Trang 98)
Bảng biểu 16: CácThống Kê Best Fit Theo PP Stepwise  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Bảng bi ểu 16: CácThống Kê Best Fit Theo PP Stepwise (Trang 98)
Hình 40: Kết quả cụ thể bằng số ( Outputs ) ma trận 1 x 65  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 40 Kết quả cụ thể bằng số ( Outputs ) ma trận 1 x 65 (Trang 106)
Hình 54:: PHẦN SO SÁNH CÁC PHƢƠNG PHÁP: Hai Lập Luận Nhân Quả Để  Lập Trình  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 54 : PHẦN SO SÁNH CÁC PHƢƠNG PHÁP: Hai Lập Luận Nhân Quả Để Lập Trình (Trang 118)
Hình 59: Hình Biểu Diễn Kinh Tuyến có Kinh Độ Cao Nhất ( Cực Đông, 106.743165  E ) Đi Qua BĐS ID_55  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 59 Hình Biểu Diễn Kinh Tuyến có Kinh Độ Cao Nhất ( Cực Đông, 106.743165 E ) Đi Qua BĐS ID_55 (Trang 130)
Hình 64: Thể hiện thông tin BDS của Ngƣời có tài sản có giá trị cao nhất khu vực  khảo sát:  ID_1  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 64 Thể hiện thông tin BDS của Ngƣời có tài sản có giá trị cao nhất khu vực khảo sát: ID_1 (Trang 133)
Hình 68: Hiển Thị Thông Tin Của BĐS ID_31 Trên Không Gian của Google Earth  Pro  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 68 Hiển Thị Thông Tin Của BĐS ID_31 Trên Không Gian của Google Earth Pro (Trang 135)
Hình 74: Bản Đồ 2D Các Đƣờng Đồng Mức Giá BĐS Do AI Tính  Toán Của Khu  Vực PMH và 215 BĐS (GTriBDS_AI): ID_1 chỉ còn 105.67 tỷ VNĐ  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 74 Bản Đồ 2D Các Đƣờng Đồng Mức Giá BĐS Do AI Tính Toán Của Khu Vực PMH và 215 BĐS (GTriBDS_AI): ID_1 chỉ còn 105.67 tỷ VNĐ (Trang 138)
Hình 76: Bản Đồ 2D Phổ Màu_Zoom In của ID_1 chỉ còn 105.67 tỷ VNĐ_Các  Đƣờng Đồng Mức Giá BĐS Do AI Tính  Toán Của Khu Vực PMH và 215 BĐS  (GTriBDS_AI)  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 76 Bản Đồ 2D Phổ Màu_Zoom In của ID_1 chỉ còn 105.67 tỷ VNĐ_Các Đƣờng Đồng Mức Giá BĐS Do AI Tính Toán Của Khu Vực PMH và 215 BĐS (GTriBDS_AI) (Trang 139)
Hình 78: Bản Đồ 2D Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Tham Khảo Thị Trƣờng và  Giá Định Hƣớng của Nhà Nƣớc ( TK100NN )  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 78 Bản Đồ 2D Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Tham Khảo Thị Trƣờng và Giá Định Hƣớng của Nhà Nƣớc ( TK100NN ) (Trang 140)
Hình 80: Bản Đồ 2D Phổ màu Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Tham Khảo Thị  Trƣờng và Giá Định Hƣớng của Nhà Nƣớc ( TK100NN )  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 80 Bản Đồ 2D Phổ màu Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Tham Khảo Thị Trƣờng và Giá Định Hƣớng của Nhà Nƣớc ( TK100NN ) (Trang 141)
Hình 84: Thông Tin BĐS ID_3 Trên Google Map  - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (ai) và hệ thống thông tin địa lý (gis) lập bản đồ giá bất động sản của một số tuyến đường ở khu vực phú mỹ hưng , quận 7
Hình 84 Thông Tin BĐS ID_3 Trên Google Map (Trang 143)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w