一种基于动态货值数据的货值价格预测方法及系统技术方案

一种基于动态货值数据的货值价格预测方法及系统，在该方法中，将第一时间段内的所有货值价格数据取平均值得到目标货值价格平均值；根据目标货值价格平均值筛选得到目标置信货值价格数据组；根据目标置信货值价格数据组得到目标货值价格预测函数；获取第二时间段内的所有货值价格数据；将第二时间段输入目标货值价格预测函数中，得到历史预测货值价格数据组；根据历史预测货值价格数据组及目标置信货值价格数据组得到若干差值；在确定若干差值中不大于预设误差值的第一数量的占比大于预设权重值的情况下，将当前时刻输入目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值价格数据，减少了人工成本，提高了货值价格预测结果的速度及准确性

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态货值数据的货值价格预测方法及系统


[0001]本申请属于数据预测领域，尤其涉及一种基于动态货值数据的货值价格预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的推进，城市人口不断增加，对住房需求的需求也不断提高，推动了房地产开发的发展
。
在房地产行业中，货值价格指的是一个房产或土地在市场上的交易价格
。
它是由市场供求关系
、
地理位置
、
房产特征
、
房地产市场的整体情况以及买卖双方的交易意愿等因素综合决定的
。
货值价格反映了市场对该房产或土地的价值认同和市场定价情况
。
房地产工作人员需要了解到货值价格的变化趋势才能根据自身情况进行合理定价
。
[0003]货值价格通常由房地产市场上的买卖双方在交易过程中达成，也可能通过评估师等专业人士对房产或土地进行估值来确定
。
房地产工作人员需要先获取这些货值价格的数据，再通过自己的分析得到一个大概的趋势，最后再对自己的房地产货值价格进行定价
。
[0004]然而，上述相关技术中，房地产工作人员首先需要从各个渠道获取这些货值价格的数据，这个过程耗时过长，且这些货值价格的数据数量非常多，其中可能掺杂着一些不真实的数据
。
得到这些货值价格数据之后，还需要工作人员根据自己的经验判断货值价格的变化趋势，大大增加了人工成本，降低了货值价格预测的速度
。
专利技术内容
[0005]本申请提供了一种基于动态货值数据的货值价格预测方法及系统，用于减少人工成本，提高货值价格预测结果的速度及准确性
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于动态货值数据的货值价格预测方法，将第一时间段内的目标货值价格数据组中的所有货值价格数据取平均值得到目标货值价格平均值；根据该目标货值价格平均值筛选得到该第一时间段内的目标货值价格数据组中的目标置信货值价格数据组；根据该目标置信货值价格数据组得到目标货值价格预测函数；获取第二时间段内的目标货值价格数据组中的所有货值价格数据，该第二时间段为当前时刻之前的预设时间段，该第二时间段与该第一时间段相隔第一预设时间；将该第二时间段输入该目标货值价格预测函数中，得到历史预测货值价格数据组；将该历史预测货值价格数据组及该目标置信货值价格数据组中所有一一对应的货值价格数据相减得到若干差值；确定若干该差值中不大于预设误差值的第一数量及大于该预设误差值的第二数量；在确定该第一数量的占比大于预设权重值的情况下，将当前时刻输入该目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值价格数据
。
[0007]通过采用上述技术方案，将第一时间段内的目标货值价格数据组中的所有货值价格数据取平均值得到目标货值价格平均值，再根据目标货值价格平均值筛选得到第一时间段内的目标货值价格数据组中的目标置信货值价格数据组，并根据目标置信货值价格数据组得到目标货值价格预测函数，再使用第二时间段的货值价格数据验证该函数是否正确，
最后将当前时刻输入目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值价格数据，减少了人工成本，提高了货值价格预测结果的速度及准确性
。
[0008]结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，目标货值价格预测函数为：
Q
＝
β0+
β1t+
β2t2+
β3sin t+
β4logt+
β5e
t
公式中，该
Q
为该历史预测货值价格数据组中的货值价格数据或该参考预测货值价格数据，该
t
为该第二时间段中的时间点或该当前时刻，该
β0为政府政策影响系数，该
β1为城市影响系数，该
β2为区域影响系数，该
β3为楼盘影响系数，该
β4为楼层影响系数，该
β5为户型影响系数
。
[0009]通过采用上述技术方案，将第二时间段输入目标货值价格预测函数中，得到历史预测货值价格数据组，将当前时刻输入目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值价格数据，能够提高货值价格预测结果的速度及准确性
。
[0010]结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据该目标货值价格平均值筛选得到该第一时间段内的目标货值价格数据组中的目标置信货值价格数据组，具体包括：确定该目标货值价格数据中所有的该货值价格数据与该目标货值价格平均值的差值；将差值不大于预设阈值对应的该货值价格数据确定为目标置信货值价格数据组
。
[0011]通过采用上述技术方案，确定目标货值价格数据中所有的货值价格数据与目标货值价格平均值的差值，将差值不大于预设阈值对应的货值价格数据确定为目标置信货值价格数据组，将所有的货值价格数据进行筛选，把置信货值价格数据组筛选出来，提高了货值价格预测结果的准确性
。
[0012]结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据该目标置信货值价格数据组得到目标货值价格预测函数，具体包括：确定与该目标置信货值价格数据组一一对应的时间点；将该目标置信货值价格数据组及与其一一对应的该时间点输入预测公式构建模型中，得到目标货值价格预测函数
。
[0013]通过采用上述技术方案，将目标置信货值价格数据组及与其一一对应的时间点输入预测公式构建模型中，得到目标货值价格预测函数，减少了人工成本，提高了货值价格预测结果的速度
。
[0014]结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在该在确定该第一数量的占比大于预设权重值的情况下，将当前时刻输入该目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值价格数据之后，该方法还包括：将该当前时刻之后第二预设时间段输入该目标货值价格预测函数中，得到参考未来货值价格数据；生成建议货值价格区间，该建议货值价格区间是以该参考未来货值价格数据及该参考预测货值价格数据为区间极值对应的区间
。
[0015]通过采用上述技术方案，将当前时刻之后第二预设时间段输入目标货值价格预测函数中，得到参考未来货值价格数据，生成建议货值价格区间，该建议货值价格区间是以参考未来货值价格数据及参考预测货值价格数据为区间极值对应的区间，能够使房地产工作人员根据该区间合理定价，减少了人工成本，提高了货值价格预测结果的速度及准确性
。
[0016]结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在该将第一时间段内的目标货值价格数据组中的所有货值价格数据取平均值得到目标货值价格平均值之前，该方法还包括：确定获取目标货值价格数据组的数据源；从该数据源持续获取该目标货值价格数据组
。
[0017]通过采用上述技术方案，确定获取目标货值价格数据组的数据源，并从数据源持
续获取目标货值价格数据组，能够保正数据的时效性及真实性，减少了人工成本，提高了货值价格预测结果的速度及准确性
。
[0018]结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于动态货值数据的货值价格预测方法，其特征在于，包括：将第一时间段内的目标货值价格数据组中的所有货值价格数据取平均值得到目标货值价格平均值；根据所述目标货值价格平均值筛选得到所述第一时间段内的目标货值价格数据组中的目标置信货值价格数据组；根据所述目标置信货值价格数据组得到目标货值价格预测函数；获取第二时间段内的目标货值价格数据组中的所有货值价格数据，所述第二时间段为当前时刻之前的预设时间段，所述第二时间段与所述第一时间段相隔第一预设时间；将所述第二时间段输入所述目标货值价格预测函数中，得到历史预测货值价格数据组；将所述历史预测货值价格数据组及所述目标置信货值价格数据组中所有一一对应的货值价格数据相减得到若干差值；确定若干所述差值中不大于预设误差值的第一数量及大于所述预设误差值的第二数量；在确定所述第一数量的占比大于预设权重值的情况下，将当前时刻输入所述目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值价格数据
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标货值价格预测函数为：
Q
＝
β0+
β1t+
β2t2+
β3sin t+
β4logt+
β5e
t
公式中，所述
Q
为所述历史预测货值价格数据组中的货值价格数据或所述参考预测货值价格数据，所述
t
为所述第二时间段中的时间点或所述当前时刻，所述
β0为政府政策影响系数，所述
β1为城市影响系数，所述
β2为区域影响系数，所述
β3为楼盘影响系数，所述
β4为楼层影响系数，所述
β5为户型影响系数
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标货值价格平均值筛选得到所述第一时间段内的目标货值价格数据组中的目标置信货值价格数据组，具体包括：确定所述目标货值价格数据中所有的所述货值价格数据与所述目标货值价格平均值的差值；将差值不大于预设阈值对应的所述货值价格数据确定为目标置信货值价格数据组
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标置信货值价格数据组得到目标货值价格预测函数，具体包括：确定与所述目标置信货值价格数据组一一对应的时间点；将所述目标置信货值价格数据组及与其一一对应的所述时间点输入预测公式构建模型中，得到目标货值价格预测函数
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在确定所述第一数量的占比大于预设权重值的情况下，将当前时刻输入所述目标货值价格预测函数中，得到参考预测货值...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘万贵，
申请(专利权)人：天宇正和北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：