Previsione dei prezzi delle abitazioni

L'obiettivo di questo lavoro è valutare le prestazioni dell'analisi relazionale grigia nella previsione del prezzo delle abitazioni nel mercato immobiliare di Taiwan. Per il confronto delle prestazioni è stato applicato anche un approccio basato sull'istanza che utilizza il classificatore k-nearest neighbor. L'analisi relazionale grigia è stata modificata per calcolare la sintesi ponderata delle prime dieci istanze corrispondenti attraverso varie strategie di ponderazione. I risultati sperimentali di questo lavoro hanno concluso che l'analisi relazionale grigia ha superato l'approccio basato sulle istanze in termini di errore assoluto medio, errore quadratico medio ed errore assoluto relativo. Inoltre, la strategia di sintesi con pesi decrescenti ha ottenuto risultati migliori rispetto alla media dei pesi durante il processo di integrazione delle istanze corrispondenti. I risultati suggeriscono anche che le prestazioni sono leggermente diminuite se le prime dieci istanze corrispondenti sono state ridotte a cinque istanze. L'analisi relazionale grigia integrata con il modello di sintesi ponderata può aiutare sia gli acquirenti sia i proprietari a identificare le opportunità e a stimare i rischi potenziali in un mercato immobiliare in peggioramento.