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原標題：精準預測房價！浙大GIS實驗室提出osp-GNNWR模型：準確描述復雜空間過程和地理現象
關鍵字：模型,數據,房價,空間,解讀
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：梅菜
編輯：李寶珠，三羊
浙江大學 GIS 重點實驗室通過引入優化的空間鄰近度指標并將其融入神經網絡架構，提升了模型對房價預測的準確性。住房是人類福祉和社會發展的重要組成部分，住房價格波動受到社會的廣泛關注。中國是一個地域跨度極廣的國家，即使是在同一個城市的同一管轄區，不同區域的房屋由于社區環境、學區、配套商業等因素的不同，都會導致房價存在差異，因而房價問題研究關注的熱點之一是其空間分異及影響機制，也就是所謂的「空間異質性」。
近年來，房價空間差異日益顯著，單一的距離度量方式在捕捉復雜地理環境中房價的「空間異質性」時，顯得捉襟見肘。尤其在市這樣的大城市中，自然地貌（如河流、湖泊）以及城市基礎建設（如橋梁、隧道、多層道路網絡）等因素對房價的影響錯綜復雜，傳統地理加權回歸模型 (GWR) 在衡量空間鄰近性時面臨挑戰。
在此背景下，來自浙江大學 GIS 實驗室的研究人員在地理信息科學領域知名期刊 International Journal of Geographical Information Science 上發表了題為「A neural network model to opt

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