保障性租赁住房租金定价多模态融合评估模型

摘要

保障性租赁住房租金定价是住房保障体系建设的核心环节，传统定价模式仅依托结构化数据而忽视视觉类多模态信息，易造成估值偏差。本文研究房源图像、区位影像等多模态数据以及房源属性、政策约束类结构化数据等，借助卷积神经网络提取视觉特征，并结合随机森林算法搭建定价模型，测算定价影响因素的具体权重。模型验证结果表明，其估值精度与公平性均优于传统模型，能够为保障性住房租金定价政策制定提供技术支撑和量化参考。

关键词

保障性住房 / 定价 / 多模态特征融合 / 智能评估模型