【摘 要】
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选择北京市年鉴中的若干数据指标,构建经济社会因子体系,采用偏最小二乘回归、LASSO回归和RBF神经网络3种模型,对2017和2018年北京市房屋竣工面积进行预测。由于各年鉴数据统计渠道和指标粒度不同,且2019年建筑业部分指标数据的公布存在延迟,难以用模型拟合的方式对该年度竣工面积做出估计。因此,利用爬虫技术获取高质量数据,并深入挖掘网络数据中的信息,通过互联网大数据估算北京市房屋竣工面积。首先,建立基于网络大数据的建筑数据获取框架,通过调用服务接口和关键字搜索等技术,爬取北京地区8类建筑物的属性数据;
【机 构】
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北京大学前沿交叉学科研究院,北京大学数学科学学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0704300)资助。
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选择北京市年鉴中的若干数据指标,构建经济社会因子体系,采用偏最小二乘回归、LASSO回归和RBF神经网络3种模型,对2017和2018年北京市房屋竣工面积进行预测。由于各年鉴数据统计渠道和指标粒度不同,且2019年建筑业部分指标数据的公布存在延迟,难以用模型拟合的方式对该年度竣工面积做出估计。因此,利用爬虫技术获取高质量数据,并深入挖掘网络数据中的信息,通过互联网大数据估算北京市房屋竣工面积。首先,建立基于网络大数据的建筑数据获取框架,通过调用服务接口和关键字搜索等技术,爬取北京地区8类建筑物的属性数据;
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