Study on the Relationship Between City and District Average Price by GAOT in Taipei
Notice bibliographique
Résumé
Since 2012, Taiwan enforces real price login, people can reference data and understand the changing price of various regions. The housing price of this study, therefore, is designated by unit price of trading contract. Taipei City, one of five municipalities in Taiwan, is found the unit price of trading contract is the most than others in an upward trend in its database from the third quarter of 2007 to the second quarter of 2012 (total twenty seasons). So, this study explores the relationship with others between unit price of trading contract overall in Taipei and unit price of trading contract of 12 districts. It is going to use autonomic architecture model with the ability of genetic algorithm operate tree (GAOT) to find out the best combination of variables and establish the relationship mode between each other. It also can assess overall real estate trends in Taipei City by important changing of districts. Research statistical analysis shows correlation coefficient (CC) for unit price of trading contract is 0.98 in Daan district and overall Taipei City. The result shows a high degree of correlation. After GAOT operator, besides, the establish assessment model could be found. It only uses unit price of trading contract of four districts. The unit price of trading contract of overall Taipei can be known. The coefficient of determination (R 2 ) is up to 0.996 and root mean squared error (RMSE) is 0.406. The results are better than multiple linear regression (MLR) (R 2 =0.994, RMSE=0.490) and appear that GAOT can predict accurately of overall Taipei. It exist the relationship with each other between four districts and Taipei. In other words, the trend of variable is in coincide circumstance. The advantage of unit price of trading contract can be later used, therefore, this kind of mode to statistic four districts. The forecasting process for unit price of trading contract overall Taipei engages the government and civil society to assess overall real estate market of urban area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».