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Gd stock進入發燒排行的影片

台北市月均房價預測之LSTM應用

為了解決Gd stock的問題，作者林子傑 這樣論述：

在購房價格高漲及長期房貸的壓力下，若能有系統地協助消費者收集大量相關訊息並分析長期房價變化，以此做為規劃購買土地(房屋)的決策依據，即為現在重要的研究議題之一。本論文利用內政部不動產成交案件實際資訊的資料供應系統資訊平台，取得近年不動產成交資料，該資料內容包含：交易年月日、每平方公尺單價及房齡等，所下載的公開資料區間為 2016 年Q1至 2020 年Q4之間，主要分析區域為台北市地區，交易標的為房地產(土地+建物)的所有集合，包含了住宅大樓、透天房與華廈等。主要研究為預測台北市地區的月均房價，並針對資料集進行預處理。經處理後，共有8,253筆房屋實價交易資料，每筆有19種不同資訊，由於有些

月份只有交易資料極少，導致價格出現異常值且無法使用。因此在預處理階段會將月交易筆數小於3筆的資料進行排除，最後處理完的資料為98個月的平均資料。本論文利用上述資料做為主要輸入資料集，透過本論文建構之長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)網路模型，對這些輸入資料進行分析，模型會輸出未來幾個月預測的不動產月平均價格，可以用來做為購買土地(房屋)的依據，也可提供房屋市場的買賣雙方或仲介端估算出合理的開價基礎。本研究目前僅參考台北市的房價做為實驗基準，經初步實驗證明預測月平均價格的有效性，且經由相同模式運行，可將本模型運用於其他地區之房價預估。