Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Training a Multilayer Perceptron to predict the final selling price of an apartment in co-operative housing society sold in Stockholm city with features stemming from open data
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
2014 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 300 HE creditsStudent thesisAlternative title
Träning av en “Multilayer Perceptron” att förutsäga försäljningspriset för en bostadsrättslägenhet till försäljning i Stockholm city med egenskaper från öppna datakällor (Swedish)
Abstract [en]

The need for a robust model for predicting the value of condominiums and houses are becoming more apparent as further evidence of systematic errors in existing models are presented. Traditional valuation methods fail to produce good predictions of condominium sales prices and systematic patterns in the errors linked to for example the repeat sales methodology and the hedonic pricing model have been pointed out by papers referenced in this thesis. This inability can lead to monetary problems for individuals and in worst-case economic crises for whole societies.

In this master thesis paper we present how a predictive model constructed from a multilayer perceptron can predict the price of a condominium in the centre of Stockholm using objective data from sources publicly available. The value produced by the model is enriched with a predictive interval using the Inductive Conformal Prediction algorithm to give a clear view of the quality of the prediction. In addition, the Multilayer Perceptron is compared with the commonly used Support Vector Regression algorithm to underline the hallmark of neural networks handling of a broad spectrum of features.

The features used to construct the Multilayer Perceptron model are gathered from multiple “Open Data” sources and includes data as: 5,990 apartment sales prices from 2011- 2013, interest rates for condominium loans from two major banks, national election results from 2010, geographic information and nineteen local features. Several well-known techniques of improving performance of Multilayer Perceptrons are applied and evaluated. A Genetic Algorithm is deployed to facilitate the process of determine appropriate parameters used by the backpropagation algorithm.

Finally, we conclude that the model created as a Multilayer Perceptron using backpropagation can produce good predictions and outperforms the results from the Support Vector Regression models and the studies in the referenced papers.

Abstract [sv]

Behovet av en robust modell för att förutsäga värdet på bostadsrättslägenheter och hus blir allt mer uppenbart alt eftersom ytterligare bevis på systematiska fel i befintliga modeller läggs fram. I artiklar refererade i denna avhandling påvisas systematiska fel i de estimat som görs av metoder som bygger på priser från repetitiv försäljning och hedoniska prismodeller. Detta tillkortakommandet kan leda till monetära problem för individer och i värsta fall ekonomisk kris för hela samhällen.

I detta examensarbete påvisar vi att en prediktiv modell konstruerad utifrån en “Multilayer Perceptron” kan estimera priset på en bostadsrättslägenhet i centrala Stockholm baserad på allmänt tillgängligt data (“Öppen Data”). Modellens resultat har utökats med ett prediktivt intervall beräknat utifrån “Inductive Conformal Prediction”- algoritmen som ger en klar bild över estimatets tillförlitlighet. Utöver detta jämförs “Multilayer Perceptron”-algoritmen med en annan vanlig algoritm för maskinlärande, den så kallade “Support Vector Regression” för att påvisa neurala nätverks kvalité och förmåga att hantera dataset med många variabler.

De variabler som används för att konstruera “Multilayer Perceptron”-modellen är sammanställda utifrån allmänt tillgängliga öppna datakällor och innehåller information så som: priser från 5990 sålda lägenheter under perioden 2011- 2013, ränteläget för bostadsrättslån från två av de stora bankerna, valresultat från riksdagsvalet 2010, geografisk information och nitton lokala särdrag. Ett flertal välkända förbättringar för “Multilayer Perceptron”-algoritmen har applicerats och evaluerats. En genetisk algoritm har använts för att stödja processen att hitta lämpliga parametrar till “Backpropagation”-algoritmen.

I detta arbete drar vi slutsatsen att modellen kan producera goda förutsägelser med en modell konstruerad utifrån ett neuralt nätverk av typen “Multilayer Perceptron” beräknad med “backpropagation”, och därmed utklassar de resultat som levereras av Support Vector Regression modellen och de studier som refererats i denna avhandling

Place, publisher, year, edition, pages
2014. , 65 p.
Keyword [en]
Multilayer Perceptron, backpropagation, predictive model, price, condominium, Stockholm, Inductive Conformal Prediction, ICP, MLP, BackProp, Genetic Algorithm
Keyword [sv]
Multilayer Perceptron, Inductive Conformal Prediction, Öppen Data, estimera priset, bostadsrättslägenhet, Stockholm
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-159754OAI: oai:DiVA.org:kth-159754DiVA: diva2:787315
Subject / course
Computer Science
Educational program
Master of Science in Engineering - Computer Science and Technology
Presentation
2014-12-04, Rum 4523, Lindstedtsvägen 5, plan 5., Stockholm, 21:19 (Swedish)
Supervisors
Examiners
Available from: 2015-04-21 Created: 2015-02-09 Last updated: 2016-02-22Bibliographically approved

Open Access in DiVA

TrainingMultilayerPerceptron-By-Rasmus_Tibell(1859 kB)358 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1859 kBChecksum SHA-512
25d41f1e20a46f7b1994c19b99939de30abd264bfc4492a222a6b8755f74e375c02588ffa6943d0a1a81b4fb213bb12157d9cb50eb833d131989df1fbba5180e
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Computer Science and Communication (CSC)
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 358 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 179 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf