Разработка и сравнение моделей FIS и ANFIS на основе знаний для оценки жилой недвижимости

Растёт интерес к разработке альтернативных подходов, направленных на преодоление проблем и недостатков, возникающих при применении методов оценки недвижимости. В настоящем исследовании изучается применимость методологии нечёткой логики, основанной на знаниях экспертов, для определения стоимости объектов недвижимости. Кроме того, оценка с использованием метода адаптивной нейро-нечёткой системы вывода (ANFIS) позволила провести сравнение моделей. Для получения информации о параметрах, предусмотренных в этих моделях, и факторах, влияющих на стоимость недвижимости, был проведён опрос. Для оценки стоимости с помощью модели нечёткой системы вывода (FIS) на основе параметров, полученных в результате анализа анкет, из различных альтернативных вариантов были выбраны критерии, обеспечивающие наилучшие результаты. Был разработан алгоритм, и процесс оценки недвижимости с использованием FIS был выполнен в городе Конья, Турция. Согласно результатам опроса, площадь объекта, его возраст, характеристики этажа, физические свойства и местоположение рассматривались как входные переменные, а рыночная стоимость — как выходная переменная. Функции принадлежности были установлены на основе анализа результатов опроса, а правила сформулированы с учётом экспертных знаний. Структура модели была сформирована с использованием архитектуры Мамдани в пакете Fuzzy Logic Toolbox программного комплекса MATLAB. Эффективность прогнозирования модели оценивалась статистически с помощью средней абсолютной процентной ошибки (MAPE); высокая степень соответствия результатов модели рыночным значениям свидетельствовала о надёжности разработанной модели для оценки жилой недвижимости.