房地产成本数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种房地产成本数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取历史地产项目中各条目的实际成本数据和预测成本数据，将实际成本数据和预测成本数据作为样本数据，对预先构建的成本预测模型进行更新，得到各实际成本数据方差的后验概率值；通过对后验概率值进行采样，确定各实际成本数据的方差期望值；根据方差期望值确定历史地产项目中各条目的实际成本数据和预测成本数据之间的相对误差值的概率分布图；根据相对误差值的概率分布图和待预测地产项目中各条目的预测成本数据确定实际总成本数据；对实际总成本数据进行采样，得到表征实际总成本数据可靠度的概率分布图。采用本方法能够提高项目目标成本数据的可靠度。本数据的可靠度。本数据的可靠度。

【技术实现步骤摘要】
房地产成本数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及机器学习
，特别是涉及一种房地产成本数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着机器学习的不断发展，机器学习逐步应用在人工智能各个领域，例如，数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等；通过机器学习提高数据处理的效率。
[0003]随着地产行业飞速发展，涌现出了很多规模较大的房地产企业。在较长时间的开发过程中，这些房地产企业积累了大量的成本数据；目前大多数房地产企业已经形成了一套闭环的全成本管控体系，即在项目投资拿地后，在满足投资定案会确定的利润要求的同时，测算出项目的目标成本，该目标成本将作为项目建设过程成本控制的底线，以保证项目最终的利润能够满足投资定案时的要求。然而，由于在项目实施过程中存在很多不确定性因素，例如：方案设计、工程算量、项目管理等，这些因素都会导致前期的成本测算与实际发生的成本不一致，则项目目标成本测算的可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种房地产成本数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史地产项目中各条目的实际成本数据和预测成本数据，将所述实际成本数据和预测成本数据作为样本数据；通过所述样本数据对预先构建的成本预测模型进行更新，直到所述成本预测模型收敛，得到各所述实际成本数据方差的后验概率值；对所述后验概率值进行采样，根据采样结果确定各所述实际成本数据的方差期望值；根据所述方差期望值确定所述历史地产项目中各条目的实际成本数据和预测成本数据之间的相对误差值的概率分布图；根据所述相对误差值的概率分布图和待预测地产项目中各条目的预测成本数据确定实际总成本数据；对所述实际总成本数据进行采样，得到表征所述实际总成本数据可靠度的概率分布图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述样本数据对预先构建的成本预测模型进行更新，直到所述成本预测模型收敛，得到各所述实际成本数据方差的后验概率值，包括：根据所述实际成本数据和所述预测成本数据确定所述实际成本数据的后验概率表达式；所述后验概率表达式是根据第一关系式和第二关系式确定的；所述第一关系式根据所述实际成本数据和所述预测成本数据确定的；所述第二关系式是根据所述实际成本数据和所述预测成本数据之间的相对误差，以及所述实际成本数据的方差确定的；确定所述方差的先验概率表达式；根据所述后验概率表达式和先验概率表达式对预先构建的成本预测模型进行更新，直到所述成本预测模型收敛，得到各所述实际成本数据方差的后验概率值。3.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述对所述后验概率值进行采样，根据采样结果确定各所述实际成本数据的方差期望值，包括：通过马尔科夫链蒙特卡洛方法对所述后验概率值进行采样，得到表征各所述实际成本数据方差的概率分布图；基于所述实际成本数据方差的概率分布图对方差进行积分处理，得到各所述实际成本数据的方差期望值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实际总成本数据进行采样，得到表征所述实际总成本数据可靠度的概率分布图，包括：通过马尔科夫链蒙特卡洛方法对所述实际总成本数据进行采样，得到表征所述实际总成本数据可靠度的概率分布图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待预测地产项...

【专利技术属性】
技术研发人员：李安邦，陈伟玮，赵常旭，张晶晶，崔然，
申请(专利权)人：珠海市华兴软件信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：