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The official land price of every parcel is published every year. But the process of the a complicated and time-consuming task. Accordingly, to analyse the changing impacts on lar planning is not easy for planners. So it is needed to develope an easy simulation method of p price. And the system is required to have the functions of easy data handling, flexible algorithm to reflect the changes of the micro attributes of a parcel, and visual presentation of From these, this study combined ANN(Artificial Neural Network) with GIS.
Firstly, setting a network having 3 layers, then trained the network with the sample data tal city. With the trained network, two kinds of simulation were performed, the impact of 'roar control area' on land price. The results of the simulation were presented with GIS so that understand easily with a spacial view. As a conclusion, this system was proved to be an eft support system for planners and administrative officials to analyze the various impacts of urban planning on the land price.
Firstly, setting a network having 3 layers, then trained the network with the sample data tal city. With the trained network, two kinds of simulation were performed, the impact of 'roar control area' on land price. The results of the simulation were presented with GIS so that understand easily with a spacial view. As a conclusion, this system was proved to be an eft support system for planners and administrative officials to analyze the various impacts of urban planning on the land price.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 序論
Ⅱ. ANN 모델의 構築
Ⅲ. 시뮬레이션(Simulation)
Ⅳ. 結論
註
參考文獻
참고문헌 (0)
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