楼盘基准价预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及大数据，具体涉及一种楼盘基准价预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着生活节奏的加快，租房居住已经成为年轻人的热门选择之一。在一、二线城市，长租公寓的居住体验要远比传统房产经济公司的房源更加舒适。在此背景下，长租公寓的数量日益增长，因此，楼盘基准价成为了楼盘定价的基础。

2、现有技术中，以楼盘基准价为基础的价值定价法已应用于收出房智能定价体系，对于已经营的楼盘可以使用已持有房源的价格及入住率等数据对楼盘基准价进行预测，但是对于未经营楼盘的楼盘基准价只能通过楼盘关系进行预测。

3、因此，上述方法对于楼盘属性差异较大的情况准确率较低，并且依然存在楼盘基准价缺失的情况。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种楼盘基准价预测方法，旨在解决现有技术对于楼盘属性差异较大的情况准确率较低，并且依然存在楼盘基准价缺失的情况。

2、根据第一方面，本发明实施例提供了一种楼盘基准价预测方法，包括：

3、获取多个当前市场楼盘对应的市场房源的市场房源信息，市场房源信息包括市场房源对应的物理属性信息、原始普租挂盘信息以及衍生普租挂盘信息；

4、获取各个当前市场楼盘对应的当前市场楼盘基准价；

5、根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，拟合目标楼盘基准价预测函数；

6、获取待预测基准价的目标楼盘对应的目标房源的目标房源信息，目标房源信息包括目标房源对应的物理属性信息、原始普租挂盘信息以及衍生普租挂盘信息；

7、根据目标房源信息与目标楼盘基准价预测函数之间的关系，预测目标楼盘对应的目标基准价。

8、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，获取多个当前市场楼盘对应的市场房源的市场房源信息，并获取各个当前市场楼盘对应的当前市场楼盘基准价。然后，根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，拟合目标楼盘基准价预测函数，保证了得到的目标楼盘基准价预测函数的准确性。然后，获取待预测基准价的目标楼盘对应的目标房源的目标房源信息，根据目标房源信息与目标楼盘基准价预测函数之间的关系，预测目标楼盘对应的目标基准价，保证了预测得到的目标楼盘对应的目标基准价的准确性。上述方法，综合考虑了目标楼盘对应的目标房源的目标房源信息，保证了预测得到的目标楼盘对应的目标基准价的准确性，且提高了尚未经营目标楼盘的楼盘基准价准确率与覆盖率。此外，上述方法，不需要人工对预测得到的目标楼盘对应的目标基准价进行审核，节约了时间成本和人力成本。

9、结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，物理属性信息包括：城市等级、供暖方式、初始建筑年代、最终建筑年代、到最近地铁站步行距离以及是否有电梯；原始普租挂盘信息包括：建筑面积、卧室数量、卫生间数量、装修等级以及挂盘价格；衍生普租挂盘信息包括：居室数量与目标户型居室数量差、卫生间数量与目标户型卫生间数量差异、建筑面积与目标户型建筑面积差异、普租挂盘平米价、普租间均价以及按楼盘聚合的普租间均价中位数。

10、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，物理属性信息包括：城市等级、供暖方式、初始建筑年代、最终建筑年代、到最近地铁站步行距离以及是否有电梯；原始普租挂盘信息包括：建筑面积、卧室数量、卫生间数量、装修等级以及挂盘价格；衍生普租挂盘信息包括：居室数量与目标户型居室数量差、卫生间数量与目标户型卫生间数量差异、建筑面积与目标户型建筑面积差异、普租挂盘平米价、普租间均价以及按楼盘聚合的普租间均价中位数。充分考虑了当前市场楼盘对应的市场房源以及目标楼盘对应的目标房源的各个方面，从而可以保证预测得到的目标楼盘对应的目标基准价的准确性。

11、结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，拟合目标楼盘基准价预测函数，包括：

12、根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，生成训练数据集；

13、按照预设比例将训练数据集拆分为训练集和测试集；

14、利用训练集中包括的各个当前市场楼盘基准价以及各个市场房源信息，拟合得到初始楼盘基准价预测函数；

15、利用测试集对初始楼盘基准价预测函数进行测试，根据测试结果，对初始楼盘基准价预测函数进行更新，生成目标楼盘基准价预测函数。

16、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，生成训练数据集，保证了生成的训练数据集的准确性。按照预设比例将训练数据集拆分为训练集和测试集，保证了生成的训练集和测试集的准确性。然后，利用训练集中包括的各个当前市场楼盘基准价以及各个市场房源信息，拟合得到初始楼盘基准价预测函数，保证了拟合得到的初始楼盘基准价预测函数的准确性。利用测试集对初始楼盘基准价预测函数进行测试，根据测试结果，对初始楼盘基准价预测函数进行更新，生成目标楼盘基准价预测函数，保证了生成的目标楼盘基准价预测函数的准确性。

17、结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，利用训练集中包括的各个当前市场楼盘基准价以及各个市场房源信息，拟合得到初始楼盘基准价预测函数，包括：

18、基于xgboost模型，利用训练集中包括的各个当前市场楼盘基准价以及各个市场房源信息，拟合得到初始楼盘基准价预测函数。

19、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，基于xgboost模型，利用训练集中包括的各个当前市场楼盘基准价以及各个市场房源信息，拟合得到初始楼盘基准价预测函数，保证了拟合得到的初始楼盘基准价预测函数的准确性。

20、结合第一方面第二实施方式，在第一方面第四实施方式中，利用测试集对初始楼盘基准价预测函数进行测试，根据测试结果，对初始楼盘基准价预测函数进行更新，生成目标楼盘基准价预测函数，包括：

21、针对测试集中的各个当前市场楼盘，将测试集中包括同一当前市场楼盘对应的各个市场房源信息，代入初始楼盘基准价预测函数，得到同一当前市场楼盘对应的各个市场房源信息对应的子虚拟楼盘基准价；

22、对同一当前市场楼盘对应的各个子虚拟楼盘基准价进行相加求平均处理，得到各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价；

23、根据各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价与当前市场楼盘基准价之间的关系，确定初始楼盘基准价预测函数对应的平均绝对差异；

24、根据平均绝对差异的大小，对初始楼盘基准价预测函数对应的系数进行更新，生成目标楼盘基准价预测函数。

25、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，针对测试集中的各个当前市场楼盘，将测试集中包括同一当前市场楼盘对应的各个市场房源信息，代入初始楼盘基准价预测函数，得到同一当前市场楼盘对应的各个市场房源信息对应的子虚拟楼盘基准价，保证了得到的同一当前市场楼盘对应的各个市场房源信息对应的子虚拟楼盘基准价的准确性。对同一当前市场楼盘对应的各个子虚拟楼盘基准价进行相加求平均处理，得到各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价，保证了得到的各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价的准确性。根据各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价与当前市场楼盘基准价之间的关系，确定初始楼盘基准价预测函数对应的平均绝对差异，保证了确定的初始楼盘基准价预测函数对应的平均绝对差异的准确性。根据平均绝对差异的大小，对初始楼盘基准价预测函数对应的系数进行更新，生成目标楼盘基准价预测函数，保证了生成的目标楼盘基准价预测函数的准确性。

26、结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，根据各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价与当前市场楼盘基准价之间的关系，确定初始楼盘基准价预测函数对应的平均绝对差异，包括：

27、计算各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价与当前市场楼盘基准价的差值的绝对值，得到各个当前市场楼盘对应的绝对差值；

28、将各个绝对差值进行加和求平均计算，得到平均绝对差异。

29、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，计算各个当前市场楼盘对应的虚拟楼盘基准价与当前市场楼盘基准价的差值的绝对值，得到各个当前市场楼盘对应的绝对差值，保证了得到的各个当前市场楼盘对应的绝对差值的准确性。将各个绝对差值进行加和求平均计算，得到平均绝对差异，保证了得到的平均绝对差异的准确性。

30、结合第一方面，在第一方面第六实施方式中，根据目标房源信息与目标楼盘基准价预测函数之间的关系，预测目标楼盘对应的目标基准价，包括：

31、将各个目标房源信息代入目标楼盘基准价预测函数，得到各个目标房源信息对应的子预测基准价；

32、对各个子预测基准价进行加和求平均计算，得到目标楼盘对应的目标基准价。

33、本发明实施例提供的楼盘基准价预测方法，将各个目标房源信息代入目标楼盘基准价预测函数，得到各个目标房源信息对应的子预测基准价，保证了得到的各个目标房源信息对应的子预测基准价的准确性。对各个子预测基准价进行加和求平均计算，得到目标楼盘对应的目标基准价，保证了得到的目标楼盘对应的目标基准价。

34、根据第二方面，本发明实施例还提供了一种楼盘基准价预测装置，包括：

35、第一获取模块，用于获取多个当前市场楼盘对应的市场房源的市场房源信息，市场房源信息包括市场房源对应的物理属性信息、原始普租挂盘信息以及衍生普租挂盘信息；

36、第二获取模块，用于获取各个当前市场楼盘对应的当前市场楼盘基准价；

37、拟合模块，用于根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，拟合目标楼盘基准价预测函数；

38、第三获取模块，用于获取待预测基准价的目标楼盘对应的目标房源的目标房源信息，目标房源信息包括目标房源对应的物理属性信息、原始普租挂盘信息以及衍生普租挂盘信息；

39、预测模块，用于根据目标房源信息与目标楼盘基准价预测函数之间的关系，预测目标楼盘对应的目标基准价。

40、本发明实施例提供的楼盘基准价预测装置，获取多个当前市场楼盘对应的市场房源的市场房源信息，并获取各个当前市场楼盘对应的当前市场楼盘基准价。然后，根据各个当前市场楼盘基准价与各个市场房源信息之间的对应关系，拟合目标楼盘基准价预测函数，保证了得到的目标楼盘基准价预测函数的准确性。然后，获取待预测基准价的目标楼盘对应的目标房源的目标房源信息，根据目标房源信息与目标楼盘基准价预测函数之间的关系，预测目标楼盘对应的目标基准价，保证了预测得到的目标楼盘对应的目标基准价的准确性。上述装置，综合考虑了目标楼盘对应的目标房源的目标房源信息，保证了预测得到的目标楼盘对应的目标基准价的准确性，且提高了尚未经营目标楼盘的楼盘基准价准确率与覆盖率。此外，上述装置，不需要人工对预测得到的目标楼盘对应的目标基准价进行审核，节约了时间成本和人力成本。

41、根据第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中的楼盘基准价预测方法。

42、根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中的楼盘基准价预测方法。