Алгоритм проектирования:

    1. Системно осуществляется процесс для оценки недвижимого имущества, включающий следующие этапы:

• Сбор, подготовка данных;
• Разработка прогнозирующей модели для подготовки данных;
• Хранения прогнозирующей модели;
• Получение персональных данных собственности на недвижимое имущество;
• Генерации сигнала свидетельствуют о оценочной стоимости на недвижимость, применение полученных индивидуальных данных имущества хранятся в прогнозирующей модели;
• Появление ошибки модели данных;
• Хранения ошибки модели, а также: генерации сигнала, указывающего на ошибку, диапазон оценочной стоимости зависящих от действия отдельных данных имущества хранится в модели ошибок.

    2. Системно осуществляется процесс п. 1, в котором ошибка модели включает модель регрессии.


    3. Системно осуществляется процесс для оценки недвижимого имущества, включающий следующие этапы:

• Сбор, подготовка данных;
• Разработка прогнозирующей модели для подготовки данных;
• Хранения прогнозирующей модели;
• Получение персональных данных собственности на недвижимое имущество;
• Генерации сигнала свидетельствуют о оценочной стоимости на недвижимость, применение полученных индивидуальных данных имущества хранятся в прогнозирующей модели;
• Появление ошибки модели данных;
• Разработка модели верхнего процента ошибки подготовки данных;
• Хранение нижнего процента модели ошибок;
• Хранения верхнего процента модели ошибок;
• Генерации сигнала указывает нижняя граница значения недвижимости, зависящая от применения полученных индивидуальных данных имущества. Данные хранятся ниже процента модели ошибки, и генерация сигнала указывает верхнюю границу значения недвижимости, зависящую от применения полученных индивидуальных данных имущества, хранится в верхнем проценте модели ошибки.

    4. Системно осуществляется процесс замечания 3, где: нижний процент модели ошибки компьютера, осуществляется нейронной сетью, а также верхняя модель процентной ошибки компьютера осуществляемых нейронной сети.


    5. Системно осуществляется процесс для оценки недвижимого имущества, включающий следующие этапы:

• Получения индивидуальной данных о собственности, описывающих прошлые продажи недвижимости;
• По всему имуществу, подготовленными данными, описывающих множество продаж в географическом районе;
• Хранения прогнозирующей модели;
• Получение персональных данных собственности на недвижимое имущество;
• Разработка прогнозируемой модели от подготовки данных;
• Появление ошибки модели данных;
• Хранения прогнозируемой модели;
• Получения персональных данных собственности на недвижимое имущество и генерации сигнала свидетельствует о оценочной стоимости на недвижимость реагировать на применение полученных индивидуальных данных имущество хранится прогнозируемой модели.

    6. Системно осуществляется процесс пункта 5, в котором шаг по всему имуществу повторяется с последовательным использованием больших географических районов, пока число продаж в пределах географического района за данный период времени превышает заданный параметр.


    7. Системно осуществляется процесс для оценки недвижимого имущества, включающий следующие этапы:

• Сбор, подготовка данных;
• Выполняя итерационные подэтапы из: применения данных, вводимых прогнозируемой модели;
• Ранжирование данных произведенной продукции таким образом реагировать на показатель качества, а также настройка работы модели реагировать на результаты рейтинга подшага;
• Хранения прогнозируемой модели;
• Получение персональных данных собственности на недвижимое имущество и генерации сигнала свидетельствует о оценочной стоимости на недвижимость, зависящую от применения полученных индивидуальных данных имущество хранится в прогнозируемой модели.

    8. Системно осуществляется процесс пункта 7 в котором модель интеллектуального включает в себя компьютер осуществляемых нейронной сетью, имеющую множество взаимосвязанных элементов обработки. Каждый процессорный элемент, включает:

• Множественные затраты;
• Множество весов, каждый из которых связан с соответствующим на входе для получения взвешенных данных;
• Объединение средств в сочетании с взвешенными входами, для объединения взвешенных входов и передаточной функции, связанной с объединения средств для обработки комбинированных взвешенных материалов для получения результата.

    9. Системно осуществляется процесс оценки недвижимости, включает в себя следующие этапы:

• Выбор географического района, прилегающего к недвижимости;
• Получение данных для области географической области;
• Ссбор подготовка данных;
• Разработка прогнозируемой модели с подготовленными данными;
• Хранения прогнозируемой модели;
• Получения персональных данных собственности на недвижимое имущество и генерации сигнала свидетельствует о оценочной стоимости на недвижимость реагировать на применение полученных индивидуальных данных имущества в полученной области данных, хранится прогнозируемой модели.

    10. Системно осуществляется процесс пункта 9, предполагает следующие этапы:

• Появляющуюся ошибку модели подготленных данных, хранить как ошибку модели.
• Генерации сигнала, указывающих на ошибку диапазон оценочной стоимости реагировать на действия отдельных данных имущество хранится модель ошибок.

    11. Системно осуществляется процесс пункта 10, в котором ошибка модель включает модель регрессии.


    12. Системно осуществляется процесс пункта 9, предполагает следующие этапы:

• Увеличить нижний процент модели ошибки данных;
• Увеличить модель верхнего процента ошибки данных;
• Хранение нижнего процента модели ошибок;
• Хранение верхнего процента модели ошибок;
• Генерации сигнала указывает нижнюю границу значения недвижимости, зависящую на применение полученных индивидуальных данных имущества, сохраняется нижний процент модели ошибки, и генерация сигнала указывает верхнюю граница значения параметра недвижимости, зависящую от применения полученных индивидуальных данных имущества. Сохранится верхний процент модели ошибки.

    13. Системно осуществляется процесс пункта 12, где:

• Нижний процент модели ошибки системы осуществляемой нейронной сетью, а также верхнюю модель процента ошибки системы осуществляемую нейронной сетью.

    14. Системно осуществляется процесс для оценки недвижимого имущества, включающий следующие этапы:

• Сбор, подготовка данных;
• Разработке прогнозируемой модели от подготовки данных;
• Хранения прогнозируемой модели;
• Получения персональных данных собственности на недвижимое имущество, личные данные собственности в составе множества элементов;
• Генерации сигнала свидетельствует о оценочной стоимости на недвижимость реагировать на применение полученных индивидуальных данных имущество хранится модель прогнозирования, а также для каждого элемента данных отдельных собственности;
• Определение относительного вклада элементов от оценочной стоимости;
• Определение относительного вклада каждого значения кода причины и генерации сигнала указывающего на значение кода причины.

    15. Системы для оценки недвижимого имущества, включающего:

• Прогнозируемую модель для определения оценочной стоимости на недвижимости;
• Подготовка входных данных средств, связанных с прогнозируемой модели, для получения данных;
• Агрегации подготовленных данных средств, связанных с входом, для обучения агрегированных данных, каждого учебного набора данных, описывающих множество продаж в географическом районе;
• Компонентной модели развития, связанной с прогностической модели, для обучения модели интеллектуального от подготовки данных;
• Запоминающее устройство для хранения подготовку прогнозируемой модели;
• Отдельные входные данные о собственности, средств, связанных с прогностической модели, для получения персональных данных и передачи отдельных данных имущества прогнозируемой модели;
• Области ввода данных средств, связанных с индивидуальными средствами собственности ввода данных и прогностической модели, для выбора географического района, прилегающего к недвижимости, получения область данных и отправки данных в области интеллектуального модели, а также устройства вывода, соединенный с прогнозируемой модели для генерации сигнала свидетельствует о оценочной стоимости.

    16. Система выполняет пункт 15, в котором модель прогнозирования состоит из нейронной сети.


    17. Система выполняет пункт 15, выполняя:

• Модель для определения ошибки диапазона оценочной стоимости;
в которой:
• Входящие данные, связаны с ошибкой модели;
• Компонентной модели развития поезда ошибка модель подготовки данных;
• Устройство хранения обученной модели ошибок;
• Ввод данных по собственности, связанный с ошибкой модели отправляет личные данные собственности ошибки модели;
• Области ввода данных означает, связанных с ошибкой модели и отправляет данные в области ошибки модели, а также выходное устройство генерирует сигнал указывает на ошибку диапазона.

    18. Система выполняет пункт 17, в котором ошибка модели включает модель регрессии.


    19. Система выполняет пункт 15, выполняя:

• Подсчет нижнего процента модели ошибки для определения нижней границы оценочной стоимости;
• Подсчет верхнего процента ошибки для определения верхней границы оценочной стоимости;
в которой:
• Данные на входе, связанные с ошибкой модели;
• Устройство хранения и подготовку нижнего и верхнего процента модели ошибок.
• Ввод данных об индивидуальной собственности, которая связана с нижним процентом модели ошибок и верхним процентом модели ошибки. Отправляет личные данные по имуществу в нижний и верхние проценты ошибок;
• Входные данные, связанные с нижним и верхним процентом модели ошибок, отправляются в области нижнего и верхнего процента модели ошибок, а выходное устройство генерирует сигнал указывая нижнюю и верхнюю границу для оценочной стоимости.

    20. Система выполняет пункт 19, где:

• Нижний и верхний процент модели ошибки включает в себя ошибки нейронной сети.

Список литературы

    1. Borst, Richard A., "Artificial Neural Networks: The Next Modeling/Calibration Technology for the Assessment Community?", Property Tax Journal, vol. 10 n 1, Mar. 1991, pp. 69-94

    2. Carlson, E., "Self-Organizing Features Maps for Appraisal of Land Value of Shore Parcels", Conference: Artificial Neural Networks, vol. 2 Jun. 1991, pp. 1309-1312

    3. Jackson, Howard F. Jr., "Artificial Int. Appl. for the Real Estate and Financial Industries", Real Estate Finance Journal, vol. v3n3, Winter 1988; pp. 83-84

    4. Cannaday, R. E., et al., "Weighting Schemes for Adjustment Grid Methods of Appraisal", Appraisal Review Journal

    5. Bruce, R. W. and Sundell, D. J., "Multiple Regression Analysis: History and Applications in the Appraisal Professionp", The Real Estate Appraiser

    6. Andrews, R. L. and Ferguson, J. T., "Integrating Judgment with a Regression Appraisal", The Real Estate Appraiser and Analyst, Spring 1986

    7. Gain, K. J. "Appraising by Probability Analysis", The Appraisal Journal, Jan. 1990

    8. O'Toole, J., "Appraisal Procedures and Real Estate Lending", The Appraisal Journal, Jan. 1989

    9. Weirick, W. N. and Ingram. F. J., "Functional Form Choice in Applied Real Estate Analysis", The Appraisal Journal, Jan. 1990

    10. Cronan, et al., "Production System Development for Expert Systems Using a Recursive Partitioning Induction Approach: An Application to Mortgage, Commercial, and Consumer Lending", Decision Sciences, vol. 22 (1991)

    11.Collins, et al., "An Application of a Multiple Neural Network Learning System to Emulation of Mortgage Underwriting Judgements"

    12. Carlson, E, "Self-Organizing Feature Maps for Appraisal of Land Value of Shore Parcels", Artificial Neural Networks, 199