(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111554033.7 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人 平安不动产有限公司 地址 518101 广东省深圳市宝安区西乡街 道铁岗水库路171号桃花源科技创新 园主园孵化主楼六楼62 2 (72)发明人 王斌　姚斌　杨诚　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 代理人 邓丹 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/16(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于人工智能的地块价格数据生成方法与 装置 (57)摘要 本申请涉及一种基于人工智能的地块价格 数据生成方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计 算机程序产品， 通过相似度对比分析方式从历史 已定价地块中查找出与 目标地块相似的候选地 块， 进一步的， 采用已训练机器学习模型求解目 标地块价格影响因子数据和候选地块价格影响 因子数据之间的差异对价格调整的最优解， 以减 小候选地块和目标地块之间价格因子差异对最 终地块价格的影 响； 最后采取基于相似度系数加 权计算方式， 加权得到目标地块的价格数据， 充 分考虑不同候选地块价格对目标地块价格的影 响。 整个过程中， 通过相似度筛选、 价格调整系数 最优求解 以及基于相似度系数的加权计算三个 维度来生 成目标地块价格数据， 可以得到准确的 目标地块价格数据。 权利要求书2页 说明书16页 附图5页 CN 114187058 A 2022.03.15 CN 114187058 A 1.一种基于人工智能的地 块价格数据生成方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标地 块价格影响因子数据以及历史已定价 地块价格影响因子数据； 根据所述目标地块价格影响因子数据以及所述历史已定价地块价格影响因子数据， 从 历史已定价地块中对比筛选出与所述目标地块相似的候选地块、 并获取所述候选地块对应 的相似度系数； 将所述目标地块价格影响因子数据和候选地块价格影响因子数据输入至预设已训练 机器学习模型， 获取所述候选地块的价格调整系 数， 所述预设已训练机器学习模型用于求 解所述目标地块价格影响因子数据和 候选地块价格影响因子数据之间的差异对价格调整 的最优解； 获取候选地块价格数据， 根据所述候选地块价格数据、 所述价格调整系数以及所述相 似度系数， 加权得到目标地 块的价格数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标地块价格影响因子数据 以及所述历史已定价地块价格影响因子数据， 从历史已定价地块中对比筛选出与所述目标 地块相似的候选地 块、 并获取 所述候选地块对应的相似度系数包括： 对所述目标地块价格影响因子数据以及所述历史已定价地块价格影响因子数据采取 相似度评估方法， 获取目标地 块与历史已定价 地块之间相似度系数； 筛选相似度系数大于预设相似度阈值的历史已定价地块， 得到候选地块， 并记录所述 候选地块对应的相似度系数。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设已训练机器学习 模型用于采用最 小二乘法模型， 对所述目标地块价格影响因子数据以及所述候选地块价格影响因子数据进 行拟合学习， 求 解得到所述 候选地块的价格调整系数。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述预设已训练机器学习 模型还用于将目 标地块价格影响因子数据以及所述候选地块价格影响因子数据导入至最小二乘法模型； 采 用混合人工蜂群算法与改进粒子群算法求解所述最小二乘法模型， 得到所述候选地块的价 格调整系数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述改进粒子群算法的求解过程包括以下 步骤： 初始化粒子群； 获取所述初始化粒子群中各 粒子的适应度； 根据所述各 粒子的适应度更新出现全局最优的粒子位置以及粒子序号； 根据所述出现全局最优的粒子位置以及粒子序号， 更新粒子群速度和位置， 返回所述 获取所述初始化粒子群中各 粒子的适应度的步骤， 并记录返回 次数； 当所述返回 次数达到预设次数阈值时， 停止返回， 获取最 新的粒子群速度和位置 。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 采用混合人工蜂群算法与改进粒子群算法 求解包括： 利用改进的粒子群算法搜索 初始最优解， 得到初始食物源； 引领蜂带领跟随蜂到所述初始食物源附近搜索， 利用改进的粒子群算法搜索新的食物 源， 得到新食物源； 对所述新食物源和所述初始食物源的适应度值进行贪婪选择， 获取较优 食物源；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114187058 A 2将所述较优食物源重新作为所述初始食物源， 返回所述引领蜂带领跟随蜂到所述初始 食物源附近搜索， 利用改进的粒子群算法搜索新的食物源， 得到新食物源的步骤， 记录迭代 返回次数； 当迭代返回次数达到预设迭代返回次数阈值时， 记录最新的食物源， 得到所述最小二 乘法模型的最优解。 7.一种基于人工智能的地 块价格数据生成装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 参数获取模块， 用于获取目标地块价格影响因子数据以及历史已定价地块价格影响因 子数据； 筛选模块， 用于根据 所述目标地块价格影响因子数据以及所述历史已定价地块价格影 响因子数据， 从历史已定价地块中对比筛选出与所述 目标地块相似的候选地块、 并获取所 述候选地块对应的相似度系数； 价格调整模块， 用于将所述目标地块价格影响因子数据和候选地块价格影响因子数据 输入至预设已训练机器学习模型， 获取所述候选地块的价格调整系 数， 所述预设已训练机 器学习模型用于求解所述目标地块价格影响因子数据和 候选地块价格影响因子数据之间 的差异对价格调整的最优解； 加权计算模块， 用于获取候选地块价格数据， 根据 所述候选地块价格数据、 所述价格调 整系数以及所述相似度系数， 加权得到目标地 块的价格数据。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114187058 A 3