摘要
本发明公开了一种基于多维度参数的二手自行车价值动态评估方法及系统,涉及数据处理与机器学习领域。该方法先构建含基础属性(品牌、材质等)、状态属性(损耗、里程等)、市场属性(流通量、供需等)的多维度参数体系;再通过强化学习模型,基于实时市场交易数据动态调整参数权重(如稀缺车型品牌溢价系数上浮);随后用线性回归、随机森林、XGBoost模型加权融合计算基础估价;最后结合评估师±10%经验修正系数,输出最终估价区间。本发明使估价偏差率≤8%、与实际成交价吻合度≥92%,解决传统估价主观、时效差问题,适用于平台专业评估师标准化作业。
技术关键词
XGBoost模型
强化学习模型
动态评估方法
线性回归模型
随机森林模型
参数
子模块
动态评估系统
输出模块
基础
梯度提升模型
检测自行车
多模型
数据接口
偏差
标准化作业
系统为您推荐了相关专利信息
多源遥感数据融合
分辨率
卫星遥感数据
影像
线性回归模型
超短期预测方法
三次样条插值算法
门控循环单元
风电
评估预测模型
非线性回归模型
掘进机刀盘
扭矩计算方法
刀盘结构
多层感知机