Resumen

En la literatura científica moderna, hay muchos informes sobre la exitosa aplicación de tecnologías de redes neuronales para resolver problemas aplicados complejos, en particular, para modelar el mercado inmobiliario urbano. Existen modelos de redes neuronales que pueden realizar una valoración masiva de objetos inmobiliarios teniendo en cuenta sus características de construcción y operativas. Sin embargo, estos modelos son estáticos porque no tienen en cuenta la situación económica cambiante con el tiempo. Por lo tanto, rápidamente quedan obsoletos y necesitan actualizaciones frecuentes. Además, si están diseñados para una ciudad específica, no son adecuados para otras ciudades. Por otro lado, existen varios modelos dinámicos que tienen en cuenta el estado general de la economía y están diseñados para predecir y estudiar la situación general de precios en los mercados inmobiliarios. Estos modelos dinámicos no están destinados a valoraciones masivas de bienes raíces. El objetivo de este artículo es desarrollar una metodología y crear un modelo complejo que tenga las propiedades de los modelos estáticos y dinámicos. Además,

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Red neuronal; Mercado inmobiliario; Modelos dinámicos; Situación económica; Modelos estáticos; Modelo integral
• Keywords:Neural network; Real estate market; Dynamic models; Economic situation; Static models; Comprehensive model