检索结果-南通市图书馆

作者：袁晓芳兰州财经大学

学位级别：硕士

近年来,房地产行业飞速发展,房价市场也在不断改变。希望进一步促进我国房地产市场的发展,中国对房产税税收作出了大量调整,并积极推进了房产税改革。党的十九届五中全会报告指出,要完善现在税收制度,完善地方税、直接税的体制。中央政... 详细信息

近年来,房地产行业飞速发展,房价市场也在不断改变。希望进一步促进我国房地产市场的发展,中国对房产税税收作出了大量调整,并积极推进了房产税改革。党的十九届五中全会报告指出,要完善现在税收制度,完善地方税、直接税的体制。中央政府将积极稳妥推动房产税立法与改革。可见,征收房产税的大趋势所在。而未来征收房产税的征收过程中,由于可能存在因买卖“阴阳合同”而产生的巨大税务风险,通过对住宅的计税价格评估,将能够为房产税税基评估工作提供理论、技术支撑,进而促进房地产行业的健康发展,并保障我国财政收入的平稳进行。因此,本文探索兰州市房产税税基价格的评估方法,评估出兰州市房产税税基价格,希望能为房产税税基评估提供理论依据,同时为税基评估、房地产评估提供价值参考。本文重点介绍了房产税、税基评估、批量评估、税基评估理论、随机森林模型、随机森林优化方法的有关概念和理论基础,并根据国内外部分国家和地区对房产税税基批量评估的实际经验,探讨了随机森林模型在税基批量评估中的适用性分析,以及兰州市房产税税基评估应用优化随机森林模型的可行性分析。接着以特征价格理论、地租论、区位理论为理论基础,并借鉴了以前学术界关于影响房地产价值特征变量的研究成果,在此基础上建立了税基估价指标体系,并对22个指标进行量化,最后建立了随机森林模型、优化随机森林模型、多元回归模型,利用670套住宅类房屋样本,对三个模型进行检验,利用最佳模型预测房屋市场价值,并计算出兰州市住宅类房产税税基。案例结果表明:(1)优化随机森林模型可应用于兰州市房产税税基评估中。(2)turn RF()函数能有效提高随机森林模型的预测准确性。(3)预测结果1.327万元/平方米可用于最近年度兰州市征收房产税的计税依据。基于此,可以考虑将评估出的均价和优化随机森林模型纳入到房产税征收与评估体系中。

关键词：兰州市房产税税基评估批量评估优化随机森林模型

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基于修正散点图矩阵与随机森林的岩爆等级预测

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有色金属工程 2022年第3期12卷 120-128页

作者：刘剑周宗红昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093

为了提高岩爆预测模型的精度,以围岩洞壁最大切向应力(MTS)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石单轴抗拉强度(UTS)、应力系数(SCF)、脆性系数(BI)、岩石弹性能指数(EEI)等参数作为预选预测指标。运用修正散点图矩阵分析指标间、指标与岩爆等... 详细信息

为了提高岩爆预测模型的精度,以围岩洞壁最大切向应力(MTS)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石单轴抗拉强度(UTS)、应力系数(SCF)、脆性系数(BI)、岩石弹性能指数(EEI)等参数作为预选预测指标。运用修正散点图矩阵分析指标间、指标与岩爆等级间的关系,筛选指标集中的离群值,确定构成岩爆预测的指标体系。引入并优化随机森林算法,采用Randomize Search CV和Grid Search CV方法寻求最优超参数,运用优化后模型对岩爆实例进行岩爆倾向性等级预测,并将预测结果与神经网络模型(ANN)、支持向量机模型(SVM)、XGBoost模型结果进行分析对比。研究表明:修正散点图矩阵对筛选多维岩爆数据离群值是有效的,优化后的Random Forest模型的预测准确率为92.6%,为岩爆倾向性分级提供一种新的方法。

关键词：岩爆灾害等级预测修正散点图矩阵指标优选优化随机森林模型

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基于Spark的城市道路拥堵预测研究

基于Spark的城市道路拥堵预测研究

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作者：白小曼内蒙古工业大学

学位级别：硕士

随着社会经济的不断进步,人民生活水平逐渐提升,城市私家车保有量也在逐年稳步攀升。由机动车保有量上涨引发的交通需求与道路有限通行能力之间的不平衡关系日渐严重,最终以交通拥堵的形式呈现在我国的各个城市道路中。目前,交通拥堵问... 详细信息

随着社会经济的不断进步,人民生活水平逐渐提升,城市私家车保有量也在逐年稳步攀升。由机动车保有量上涨引发的交通需求与道路有限通行能力之间的不平衡关系日渐严重,最终以交通拥堵的形式呈现在我国的各个城市道路中。目前,交通拥堵问题在我国众多城市道路中日趋严重,频繁的拥堵不仅导致出行时间延误,而且加剧车辆污染排放。道路拥堵问题的治理关键是提前预测到可能出现的交通堵塞现象,并对各种拥堵情况发出预警信号,提前采取对应措施。因此,及时预测拥堵情况的发生、对各种可能出现的拥堵情况进行预警,对我国城市交通发展至关重要,对缓解通行压力、提高出行安全、节省出行时间、降低能源浪费具有重大意义。基于城市道路交通数据,对城市道路拥堵预测方法进行了研究。主要工作包括:查阅相关文献,研究道路交通拥堵预测算法、并行化技术、大数据云计算技术的发展现状。总结现有研究存在的问题与不足,确定以基于Spark并行的优化随机森林为研究目标。研究相关大数据技术,构建集群环境。从数据处理、特征选择、参数优化等角度进行研究。采用阈值法和交通流机理法对异常数据和缺失数据进行判别,采用移动平均法和历史趋势法对缺失和异常数据进行处理。构建χ-YYPO-RF模型,利用卡方检验对处理后的数据进行特征选择,并通过阴阳对优化算法对随机森林进行参数优化,合理设置影响随机森林预测精度的两个关键参数决策树数量ntree和分裂属性个数mtry,并基于Spark大数据平台进行模型的并行化设计。为确定研究内容的可行性,通过准确率实验将K近邻算法、长短期记忆神经网络算法、传统随机森林算法与χ-YYPO-RF模型从正确率、精确度、召回率、F1度量等方面进行比较;通过加速比实验和可扩展性实验,比较不同节点数目和不同数据量情况下的并行化模型的加速比和扩展比,验证模型并行化效果。实验证明,提出的χ-YYPO-RF城市道路拥堵预测模型具有95.58%的预测准确率,四个评价指标均高于其他模型。随节点个数和数据量的增长,模型的加速比逐渐上升,扩展比逐渐降低,且逐渐趋近于理想值。

关键词：城市道路拥堵预测优化随机森林模型阴阳对优化并行化

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