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 21 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

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU (16)
    • 1.1. Cơ sở hình thành luận văn (16)
    • 1.2. Mục Tiêu Nghiên Cứu (16)
    • 1.3. Câu hỏi nghiên cứu (17)
    • 1.4. Phạm vi v đối tƣợng nghiên cứu (0)
  • PHẠM VI NGHIÊN CỨU (17)
    • 1.5. Phương pháp nghi n ứu (17)
    • 1.6. Ý nghĩ nghi n ứu (0)
    • CHƯƠNG 2 A - TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN (20)
      • 2.1. Khái niệm (21)
      • 2.2. Phân loại thị trường bất động sản (22)
      • 2.3. Đặ điểm của thị trường BĐS (0)
      • 2.4. Hàng hóa trên thị trường bất động sản (25)
      • 2.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến giá thị trường BĐS (26)
      • 2.6. Nguyên tắc thẩm định giá BĐS (29)
      • 2.7. Quy trình thẩm định giá BĐS (29)
      • 2.8. Tình hình nghiên cứu và tính cấp thiết củ đề tài (31)
        • 2.8.1. Các công trình Nghiên cứu trên thế giới (31)
        • 2.8.2. Các công trình nghiên cứu tr n trong nước (0)
    • CHƯƠNG 2 B - CƠ SỞ LÝ THUYẾT (35)
      • 2.9. CÁC PHƯƠNG PHÁP THẨM ĐỊNH GIÁ BĐS (35)
        • 2.9.1. Phương pháp so sánh trực tiếp (hay Phương pháp so sánh thị trường) (35)
        • 2.9.2. Phương pháp hi phí (0)
        • 2.9.3. Phương pháp thu nhập hay Phương pháp đầu tư (38)
        • 2.9.4. Phương pháp thặng dư (38)
        • 2.9.5. Phương pháp lợi nhuận (39)
      • 2.10. HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) (39)
        • 2.10.1. Khái niệm (39)
    • CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP KHẢO SÁT VÀ TÍNH TOÁN (44)
      • 3.1. PHƯƠNG PHÁP KHẢO SÁT (44)
        • 3.1.1. CÔNG CỤ CỦA GOOLGE (49)
        • 3.1.2. CÔNG CỤ KHÁC (49)
        • 3.1.3. CÁC GIẢ THIẾT CỦA PHƯƠNG PHÁP THU THẬP THÔNG TIN VỀ GIÁ BĐS (50)
        • 3.1.4. Bảng Câu Hỏi Khảo Sát có 47 biến tổng quát và 215 quan sát chung gồm (50)
      • 3.2. PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN (62)
        • 3.2.1. Hồi Quy Tuyến Tính Đ Bội: MR (0)
        • 3.2.2. Mạng Trí Tuệ Nhân Tạo: ANN (62)
    • CHƯƠNG 4 THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (67)
      • 4.0. BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT (67)
      • 4.1. KẾT QUẢ KHẢO SÁT ĐỊA BÀN QUẬN 7, KHU VỰC PHÚ MỸ HƢNG VÀ LẬN CẬN: 215 BẤT ĐỘNG SẢN (68)
        • 4.1.1. Bảng số liệu: trên bảng tính của Google, filter bằng 43 tiêu chí sau: xem minh họa ở phụ lục (68)
          • 4.1.1.1. Thể hiện trên bản đồ: trên Apps của Google Map (xem phụ lục) (68)
          • 4.1.1.2. Thể hiện trên Bảng: trên Apps của Google Map (xem phụ lục) (68)
        • 4.1.2. Thể hiện Marker: trên Google Earth (xem phụ lục) (68)
        • 4.1.3. Thể hiện Bản Đồ Cá Đường Đồng Mức Của QuikGrid: (xem phụ lục) (0)
          • 4.1.3.1. Bản Đồ Giá Tham Khảo Bất Động Sản bằng phương pháp So Sánh (68)
          • 4.1.3.2. Bản Đồ Giá Bất Động Sản Do Trí Tuệ Nhân Tạo ( AI ) Tính Toán (69)
          • 4.1.3.3. Bản Đồ Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Tham Khảo Thị Trường v Giá Định Hướng củ Nh Nước ( TK100NN ): xem phụ lục (70)
          • 4.1.3.4. Bản Đồ Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Do Trí Tuệ Nhân Tạo ( AI) tính toán v Giá Định Hướng củ Nh Nước ( AI100NN ): xem phụ lục (70)
          • 4.1.3.5. Bản Đồ Tỉ Lệ % Giữa Giá Bất Động Sản Do Trí Tuệ Nhân Tạo ( AI) tính toán và Giá Tham Khảo Thị Trường ( AI100TK ): xem phụ lục (70)
        • 4.1.4. Thể Hiện Các Bảng Thống Kê và Biểu Đồ Của SPSS: chi tiết xem phụ lục (71)
      • 4.2. Kiểm định độ tin ậy thang đo Cronbach's Alpha (0)
        • 4.2.1. Biến Phân Loại: 18 biến nhƣ hình ƣới (0)
        • 4.2.2. Nhận Xét kết quả: 7 biến (74)
      • 4.3. Hồi Quy Tuyến Tính (74)
        • 4.3.1. SPPS_FREE: CHẠY HỒI QUY TUYẾN TÍNH DẠNG ĐẠI TRÀ TỔNG QUÁT (KHÔNG THEO ĐỊNH HƯỚNG CỦA CHUYÊN GIA) (74)
          • 4.3.1.1. Phương pháp Enter Nhánh hư ó huẩn hóa (0)
          • 4.3.1.2. Phương pháp Enter Nhánh huẩn hóa (0)
        • 4.3.2. SPSS_EXPERT: CHẠY SPSS THEO ĐỊNH HƯỚNG CỦA CHUYÊN GIA (91)
          • 4.3.2.1. Bằng phương pháp Enter (91)
          • 4.3.2.2. Bằng phương pháp StepWise (96)
          • 4.3.2.3. Nhận Xét: tương tự như phương pháp ENTER (102)
      • 4.4. ANN: Artificial Neurols Network (102)
        • 4.4.1. ANN:: Inputs: 31 biến chuẩn hóa & 70 % mẫu quan sát  dạy máy học (102)
        • 4.4.2. So sánh á Phương pháp (0)
      • 4.5. NHẬN XÉT & So sánh cả 4 phương pháp MR & ANN nhận thấy (110)
      • 4.6. KẾT LUẬN VỀ TOÀN BỘ LUẬN VĂN (111)
        • 4.6.1. Toàn bộ Kết quả á phuơng pháp hạy bằng SPSS và ANN (0)
        • 4.6.2. PHẦN SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP (113)
        • 4.6.3. KIỂM ĐỊNH KẾT QUẢ HỒI QUY (113)
          • 4.6.3.1. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT PHƯƠNG SAI KHÔNG ĐỔI: 1 trường hợp 10 biến Zscores (114)
          • 4.6.3.2. Giả thuyết Ho: Hệ số tương qu n hạng bằng zero (0)
          • 4.6.3.3. Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần ƣ (115)
          • 4.6.3.4. Kiểm định về độc lập của sai số ( hông ó tương qu n giữa các phần ư) (0)
        • 4.6.4. PHẦN SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP: Hai Lập Luận Nhân Quả Để Lập Trình (118)
          • 4.6.4.1. LẬP LUẬN 1: Gía Thị Trường BĐS định hướng Giá Nh Nước (118)
          • 4.6.4.2. LẬP LUẬN 2: Gía Thị Trường BĐS thị trường tự do thả nổi (118)
        • 4.6.5. DUNG SAI PHÉP ĐO TRÊN GOOGLE MAP (119)
    • CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN (120)
      • 5.1. Cá đóng góp ủa luận văn (0)
      • 5.2. Định hướng phát triển (121)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (122)

Nội dung

GIỚI THIỆU

Cơ sở hình thành luận văn

 Tích hợp 2 lãnh vực riêng rẽ: AI và GIS thành 1 lãnh vực mới phục vụ ngành BĐS

 Giảm bất bình đẳng thông tin giữ người bán v người mu BĐS

 Tạo tiện ích và sự hính xá tương đối về giá thị trường của BĐS tr n GIS.

Mục Tiêu Nghiên Cứu

Mục tiêu nghiên cứu mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt trong việc đáp ứng nhu cầu tìm kiếm thông tin của người dùng Đối với nhà đầu tư bất động sản, việc có được bản đồ giá sẽ giúp họ đưa ra những quyết định khôn ngoan và hiệu quả hơn trong các giao dịch đầu tư.

Bất động sản trên bản đồ này được hình thành từ nghiên cứu của đề tài Các nhà đầu tư sẽ mua quyền sử dụng đất ở những khu vực có giá rẻ, tiến hành xây dựng và sau đó bán lại bất động sản với giá cao hơn.

Người tiêu dùng muốn tìm kiếm các lựa chọn ăn hộ với giá cả phải chăng có thể dễ dàng xác định được những địa điểm phù hợp nhờ vào đường đồng mức trên bản đồ giá bất động sản, giúp họ tìm thấy những khu vực khác có giá tương đương.

Khi bán bất động sản, người bán có thể xác định giá bán khả thi thông qua bản đồ giá bất động sản Họ sẽ chọn mức giá cao nhất có thể, nhưng nếu cần bán gấp, họ sẽ điều chỉnh xuống mức giá tiếp theo được hiển thị trên bản đồ để không bị thiệt hại quá nhiều.

Khảo sát địa hình giúp tiết kiệm chi phí đáng kể, đặc biệt khi phạm vi khảo sát được mở rộng Trong ngành Logistic, việc xác định chính xác vị trí vật tư không chỉ giảm số km vận chuyển mà còn tiết kiệm nhiên liệu, kho bãi và chi phí quản lý tồn trữ Bản đồ giá bất động sản và công nghệ StreetView của Google cung cấp công cụ hữu ích cho người dùng trong việc tìm kiếm và kiểm tra thông tin liên quan đến yếu tố địa lý Các cơ quan quản lý nhà nước, như Cục Thuế Thành phố Hồ Chí Minh, cũng có thể hưởng lợi từ những thông tin này để nâng cao hiệu quả quản lý.

Minh): sẽ ó ơ sở kiểm tra giữa việc khai báo của sở hữu chủ BĐS với thực tế có sự khác biệt nào về giá trị không!

Phạm vi v đối tƣợng nghiên cứu

o Cơ quan quản lý nhà nước: (ví dụ có thể là Cục Thuế Thành phố Hồ Chí

Minh): sẽ ó ơ sở kiểm tra giữa việc khai báo của sở hữu chủ BĐS với thực tế có sự khác biệt nào về giá trị không!

Khảo sát các yếu tố tác động đến giá thị trường bất động sản thông qua phiếu khảo sát từ các Chủ Đầu Tư và Sàn Giao Dịch BĐS tại khu vực Phú Mỹ Hưng và các khu vực lân cận thuộc quận 7, TP Hồ Chí Minh.

 Chi tiết xem trong phần Bảng Câu Hỏi Khảo Sát tại chương 3.1.4.

1.4 Phạm vi và đối tƣợng nghiên cứu

NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghi n ứu

Bất động sản (BĐS) sử dụng phương pháp so sánh trực tiếp, hay còn gọi là phương pháp so sánh thị trường, để xác định giá thị trường Phương pháp này dựa trên các yếu tố ảnh hưởng và bao gồm cả giá tính theo quy định hiện hành của nhà nước.

Tích hợp 2 lãnh vực riêng rẽ AI và GIS thành 1 lãnh vực mới phục vụ ngành BĐS

Khử sai sót, tính máy móc của AI ( hồi quy SPSS, hoặc Simulink ANN của Matlab) khi xác định giá thị trường của BĐS: dùng lập trình bằng VB

(Chi tiết xem sơ đồ khối tóm tắt quy trình nghiên cứu tại chương 1.6.)

Một phương pháp mới trong lĩnh vực bất động sản đang được áp dụng, với sự tập trung vào phân tích và truy xuất thông tin chuyên sâu về giá trị bất động sản Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực quản lý nhà nước và thẩm định giá, bao gồm ngân hàng và bảo hiểm.

Giảm bất bình đẳng thông tin giữ người bán v người mu BĐS

Tạo tiện ích và sự hính xá tương đối về giá thị trường của BĐS tr n GIS

BẢO VỆ TRƯỚC HỘI ĐỒNG CHUYÊN NGÀNH XD DD & CN

SƠ ĐỒ KHỐI QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

XÁC ĐỊNH MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ĐỀ CƯƠNG & PHẠM VI NGHIÊN CỨU

KHẢO SÁT THỰC ĐỊA KHU VỰC PHÚ MỸ HƯNG

XỬ LÝ & INPUTS DATA VÀO GOOGLE SHEET

LÀM SẠCH SỐ LIỆU BẰNG SPSS

XỬ LÝ THỐNG KÊ BẰNG SPSS

CHẠY HỒI QUY TUYẾN TÍNH DO SPSS TỰ CHỌN ( STEPWISE )

CHẠY HỒI QUY TUYẾN TÍNH ( HQTT ) BẰNG PHƯƠNG PHÁP TỔNG QUÁT CỦA SPSS ( ENTER )

KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA

MÔ HÌNH HQTT BẰNG LÝ THUYẾT THỐNG KÊ &

CHẠY HQTT THEO CHỈ DẪN CỦA C/GIA HAY ĐẠI TRÀ ?

0 < 80% Trường Hợp GIÁ_BĐS_SPSS ?

HIỆU CHỈNH BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ( AI ):

LẬP TRÌNH BẰNG VISUAL BASIC

HỘI ĐỒNG BẢO VỆ ĐỀ CƯƠNG KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC OU-HCMC CHẤP THUẬN ?

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA

LÝ (GIS) & HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TOÀN CẦU ( GPS ) ỨNG DỤNG GIS &

GPS CẦM TAY ĐỂ LẤY TỌA ĐỘ ĐỊA LÝ

XỬ LÝ BẰNG ADD-ONS CỦA GOOGLE SHEET

OUTPUTS RA TRÊN GOOGLE MAP

LATITUDE & LONGGITUDE CỦA BĐS CÓ TRÙNG KHỚP ĐƯỜNG PHỐ TRÊN BẢN ĐỒ KHU VỰC PMH ?

FILTER & OUTPUTS THEO YÊU CẦU CỦA USER TRÊN GOOGLE EARTH PRO

SO SÁNH OUTPUTS CỦA CÁC MÔ HÌNH HQTT & ANN CÓ PHÙ HỢP VỚI THỰC TẾ GIÁ_BĐS CỦA:

NHÀ NƯỚC

Ngày đăng: 12/01/2022, 23:03

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

SƠ ĐỒ KHỐI QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU - 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
SƠ ĐỒ KHỐI QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU (Trang 19)
Hình 3: Căn hộ gia đình đơn  Hình 2: Chung cư cao cấp Nguyễn Hữu Cảnh - 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 3 Căn hộ gia đình đơn Hình 2: Chung cư cao cấp Nguyễn Hữu Cảnh (Trang 21)
Hình 8: GPS và máy đo khoảng cách laser và thu thập dữ liệu cho GIS - 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 8 GPS và máy đo khoảng cách laser và thu thập dữ liệu cho GIS (Trang 43)
Hình 10: Kết Quả Đo Thực Địa Xác Định Tỉ Lệ Trên Bản Đồ - 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 10 Kết Quả Đo Thực Địa Xác Định Tỉ Lệ Trên Bản Đồ (Trang 46)
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)
Hình 14: Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha_Bước 1: 18 biến - 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 14 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha_Bước 1: 18 biến (Trang 72)
Hình ngay bên trên ), cho thấy một vấn đề rất nghiêm trọng với đ   ộng tuyến. - 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 ngay bên trên ), cho thấy một vấn đề rất nghiêm trọng với đ ộng tuyến (Trang 78)
Hình 22: Inputs 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 22 Inputs của Hồi Quy Tuyến Tính trên (Trang 79)
Hình 23: 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 23 Outputs của Hồi Quy Tuyến Tính trên (Trang 80)
Hình 24: Inputs Tạo Biến GTriBDS_PRE_2 PP Enter_Chuẩn Hóa - 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 24 Inputs Tạo Biến GTriBDS_PRE_2 PP Enter_Chuẩn Hóa (Trang 83)
Hình 28: Inputs PCA với 31 Zscores ( Principle Component Analysist )_PP Enter_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 28 Inputs PCA với 31 Zscores ( Principle Component Analysist )_PP Enter_1 (Trang 86)
Hình 29: Outputs PCA với 31 Zscores ( Principle Component Analysist )_PP - 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 29 Outputs PCA với 31 Zscores ( Principle Component Analysist )_PP (Trang 86)
Hình 30: Inputs PCA với 10 REGR Factor Scores _PP Enter_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 30 Inputs PCA với 10 REGR Factor Scores _PP Enter_1 (Trang 87)
Hình 31: Outputs PCA với 10 REGR Factor Scores _PP Enter_Summary_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 31 Outputs PCA với 10 REGR Factor Scores _PP Enter_Summary_1 (Trang 87)
Hình 33: Thống kê được trên Bảng của Google Map: có 58 trường hợp/ Tổng số 215 - 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 33 Thống kê được trên Bảng của Google Map: có 58 trường hợp/ Tổng số 215 (Trang 90)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w