【摘 要】
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本文利用网络爬虫技术搜集武汉市主城区房价样本,采集2014年9月-2015年9月的房价数据和相应的社会经济地理数据。本文首先探索武汉市主城区住宅价格的空间分布形态;然后,根据
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,武汉工程大学资源与土木工程学院
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本文利用网络爬虫技术搜集武汉市主城区房价样本,采集2014年9月-2015年9月的房价数据和相应的社会经济地理数据。本文首先探索武汉市主城区住宅价格的空间分布形态;然后,根据模型比较选取最优空间模型,并筛选影响房价空间分异的显著性因子。研究结果表明:(1)武汉市主城区房价主要呈现多中心集聚的空间格局。(2)地理加权回归模型比克里格插值和多元线性模型更准确地捕捉房价空间分异特征。(3)总楼层因子,城市中心、轨道交通、主干道、综合商场、基础教育、开敞空间(包括长江、湖泊、公园绿地、城市广场)的可达性因子能够显著影响房价的梯度变化,其影响系数的空间波动也证明影响因子在不同城市区位对房价变化的影响程度的差异性。
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