数据融合算法在土地评估中的应用

柳昊 刘艳萍

摘要：随着我国土地房屋交易市场的迅速发展，评估行业的影响也逐渐扩大，涉及到了政府、金融、房地产等多个领域。但是，我国评估行业由于其自身的缺陷给整个行业带来了不小的风险，同时和其密切相关的利益体也受到了连带风险的威胁。为此，数据融合算法在评估中开始应用，减少不少风险。本文结合笔者多年的研究与实践，探讨数据融合算法在土地评估中的实践应用，以供参考。

关键词：数据融合算法;土地评估;实践应用

在土地评估的各种方法中，专家信息仍然是影响权重和隶属度的主要因素，对专家的主观评估效度进行再评价，是提高精度的一个重要途径。同时，评估方式在向网络化、信息化方向发展，发挥专家集体智能的结构效应和专家库信息的优化组合问题已变得日益重要。由于估价性质和成本的限制，在多数情况下，对同一评估对象进行评估，采用专家遍历评估方案的途径几乎是不可能的，也是不经济的。对于某些特殊的待评估土地对象（例如历史遗迹土地评估），由于其唯一性特征，缺少可比性和试验条件，且没有其他的数据源，往往只能借助于相关专家的主观经验来进行评估。因而，采取有限的专家组对评估对象进行赋权和评分仍是当前土地评估中较为切实可行的方法。但应看到，专家的个体差异客观存在并直接影响评估的结果，每个可能的专家组合所产生的评估效能是不一样的。更进一步，我们可将几种可能评估方案的效能进行融合加工，发挥“合力”的作用，使之成为更高一级的决策依据。本文基于模糊测度理论提出一种适用于土地评估中的“专家信息”数据融合方法。

一、土地评估中“专家信息”融合需要解决的问题

对于来自不同专家和（或）“主观”数据源信息的建模、处理、分析，使用较多的方法就是可能性与模糊集理论。经典分析方法多使用“概率”作为不确定性框架;而可能性和模糊集理论则使用“可能性/必要性”作为不确定性框架，采用它的主要原因是它为信息的处理和分析提供了一个简洁的不确定性表达模型[1]。为了实现对土地评估专家主观评估信息的融合，要解决以下三个基本问题：一是对单个评估专家的关于某个土地评价指标的评估数据能够正确地建模，即有效地建立信息源模型。二是对专家给出的评估权重，要以某种尺度来刻画其质量，即给出信息评价及检验融合算法效果的准则。对于融合结果，我们可把它看成是一个更高一级的专家，所以，对专家的评估准则，就一样适用于融合结果，可以说两者是一致的。三是给出合理的融合模型与融合策略。

二、“專家信息”融合算法的建立

2.1信息源模型

为了建立信息融合评估算法，首先要依照一定的规则来指导算法的设计，这些规则就是确定融合准则和建立可靠性信息模型的具体规范。概括起来，信息源模型构建的主要内容主要包括以下两个方面：（1）系统知识建模，即对待评估土地的目标状况进行定量表示：选取必要的变量因素和它们的基本分布，包括诸如范围、种子变量、目标变量和表征形式等;给出种子变量的相应信息，这里种子变量指的是某个用来评估专家情况的已知的可靠性参量。

（2）专家知识建模，即对专家评估意见进行定量表示：获取专家对每个待评估对象的评估方式与倾向，并定义选定的模式表达;进行专家知识的统一表达划分[2]。

2.2数据融合算法概念

数据融合这一概念第一次出现是在二十世纪七十年代，到二十世纪八十年代的时候数据融合已经经过发展成为了一项专门的学科技术，现在的数据融合技术已经非常成熟。人们通过日常对本身接收信息的处理情况进行抽象模拟，最终得出了网络数据信息的处理方法。人们提出数据融合这一名词源于战争的推动，因为最初的数据融合技术是应用于军事战争领域的。之后，数据库融合技术自身不断的壮大发展，所以现在数据融合技术已经可以被看做是一门独立的技术学科了。该技术借助于实际情况，借助于积累的经验，对所得信息进行一般化的推理，最终得出问题的分析结果，而且它不受某一个或某些具体应用的明显的干扰。同一个系统中信息的采集如果运用到了多个节点，那么伴随而来的就会有数据融合。随着近些年来数据融合自身的不断发展，很难给数据融合一个精确的完全的定义，因为其应用的领域范围非常之大[3]。但为了研究的明确性，我们必须给出一个数据融合的定义。数据融合是多各传感器监测某一对象或区域时，采集完系统所需要的对象的特征属性，然后按照一定的规则传递给汇聚节点，然后汇聚节点运用计算机技术对这些信息加以计算和分析，最终实现对该对象或区域的决策。

三、数据融合算法在土地评估中的实践应用

我国的土地房地产估价起步与国外相比相对较晚，但是在政府和市场各界的重视与努力下，发展成效明显。在十一届三中全会后，我国发生了翻天覆地的改变，随着改革开放的深入社会环境和经济体制都在不断的改变，土地房地产使用制度也发生着历史性的改革，在这一系列的变革的推动下，土地房地产评估行业也得到长足的发展。20年代初期，土地房地产估价在我国萌芽，在社会主义市场经济的前进浪潮中，土地房地产评估的理论基础与实践经验不断累积、规范并得到完善。土地房地产评估行业已经成为社会主义市场经济与中介服务行业的不可或缺的部分。进入世纪后，土地房地产评估的使用价值与价值得到了更为深刻的认识和重视，相关理论与法规也不断完善，评估行业在社会经济中扮演着更为突出的角色，与此同时，评估行业也在市场经济中初露锋芒并日益繁盛，尤其是土地房地产产权市场。评估作为一项新生的业务活动，具有社会性、公正性的特点，主要服务业务集中在国有土地使用权出让、土地房屋转让、作价入股、土地房地产有关的司法仲裁等方面，业务日益规范深化，并逐步扩展开来。同时，我们也应看到我国的评估行业发展模式和趋势还没有适应中国特色的社会主义市场经济要求，评估行业的市场竞争环境有待规范，该行业的发展没有彻底划清与有关管理部门的界限，自然不能完全市场化的运作，影响其行业规范和独立发展;行业业务运作过程公信度不高，缺乏切实可行的估价执行标准，很多估价业务在一定程度上迎合估价对象的意图，从业人员的主观随意性较大，估价业务规范化水平和公信力有待提高。

通过评估实例对上述内容进行说明。现在评估机构专家库有几名专家，各位专家情况各异，现在要让他们对某宗地产的商业潜力进行评估，评估结果通过分组算法得到。按3个置信度分成3组 ， 每组分4位专家，然后 ， 在组内采用因子模型、组间采用序贯融合模型对多个专家的评估信息进行融合。对于上述专家，设每一个专家对该宗地产的商业潜力指数的评估结果为一个数，它会诱导一个可能性分布[4]。

四、数据融合算法应用到评估的意义

数据融合算法应用到评估中有利于土地当地产市场健康发展，土地房地产估价师协会和土地房地产估价机构可以成为带动土地房地产市场的主体，土地估价师、房地产估价师能够充分利用其专业知识和能力，政府管理部分也能够加大监督和管理的力度。此外，还有防微杜渐的作用，抵押评估中具有很多风险及问题，这些风险一旦发生，带来的后果是不堪设想的，所以要保证评估市场的健康平稳发展，就要在每个步骤加强监督，采取必要的预防方法，防微杜渐。

结束语

综上所述，当前中国土地评估领域虽然进行了较多的数字化探讨，研究了很多实际有效的数学模型，但仍然难以解决评估专家主观上的不确定性问题，还需进一步研究应用，以发挥其最大化的应用价值。

参考文献：

[1]王海颖.多源数据关联与融合算法的研究[D].江南大学，2016.

[2]莫琼.基于物联网的数据融合算法研究[D].辽宁大学，2014.

[3]魏秀蓉.无线传感器网络数据融合算法的研究[D].沈阳理工大学，2015.

[4]庄钊文，王浩.信息融合技术在可靠性评估中的应用[J].系统工程与电子技术，2014，11（12）：197-198.