全书共分8章，第1章从城市住宅房产与价格评估入手，分析住宅房产价格的影响因素，并综述房产价格时空分异和价格定量评估当前国内外进展；第2章以赣州市商品住宅价格为例，开展房价的时空演变特征分析，进而讨论形成这种规律的驱动力；第3章运用GWR模型和多种GIS分析手段来对赣州市居住空间分异现象开展研究，探索城市居住空间特征与住宅价格之间相互影响规律；第4章提出了利用GIS重新构建市场比较法估价模型的新思路，利用GIS技术对该模型进行了具体建模和编程实现，并以该模型为基础开发了房产估价系统；第5章针对房产特征价格估价模型特征变量量化和函数拟合不准确的问题，提出了基于GIS和PCA建立住宅房产特征价格模型的新思路；第6章提出了融合GIS和集对分析构建一种新的市场比较法估价模型；第7章提出了融合GIS和VIKOR方法的房产批量评估模型；第8章提出了融合GIS和BP神经网络的住宅房产批量评估模型。

第1章 绪论
1.1 城市住宅房产与价格评估
1.2 住宅房产价格影响因素
1.2.1 宏观经济
1.2.2 土地供应
1.2.3 城市交通
1.2.4 人口因素
1.2.5 区位和环境因素
1.2.6 政策因素
1.3 房产价格时空分异研究进展
1.4 房产价格定量评估进展
第2章 房地产价格的时空演变特征分析
2.1 研究背景及相关研究进展
2.1.1 研究背景
2.1.2 相关研究进展
2.2 研究区域与数据处理
2.2.1 赣州市发展状况
2.2.2 研究区域与时间界定
2.2.3 数据来源与处理
2.3 房地产价格的空间分析方法
2.3.1 空间权重矩阵
2.3.2 全局空间自相关
2.3.3 局部空间自相关
2.4 房地产价格时空演变特征分析
2.5 房地产价格的空间分异分析
2.5.1 全局空间自相关分析
2.5.2 局部空间自相关分析
2.6 房地产价格空间分异的影响因素分析
2.6.1 灰色关联分析
2.6.2 结果分析
2.7 本章小节
第3章 房地产价格空间分布的地理加权回归分析
3.1 研究背景与相关研究进展
3.1.1 研究背景
3.1.2 相关研究进展
3.2 研究区域与数据来源
3.2.1 赣州市中心城区房地产市场状况
3.2.2 研究区概况
3.2.3 数据来源及处理
3.3 特征价格与地理加权回归模型
3.3.1 特征价格模型
3.3.2 地理加权回归模型
3.4 模型估计结果
3.4.1 变量选取与解释
3.4.2 特征价格模型的估计结果
3.4.3 地理加权回归模型的估计结果
3.5 房地产价格的空间分布模式
3.5.1 建筑特征对房地产价格的影响
3.5.2 区位特征对房地产价格的影响
3.5.3 邻里特征对房地产价格的影响
3.6 本章小节
第4章 基于GIS的房地产市场比较法评估模型
4.1 市场比较法及GIs技术的应用
4.1.1 市场比较法
4.1.2 GIS技术及其在房地产业的应用
4.2 估价模型构建思路
4.2.1 CIS改进估价模型并建立估价系统的可行性和必要性
4.2.2 模型构建总体思路
4.3 模型构建方法
4.3.1 房地产案例入库审查模型
4.3.2 房地产可比交易案例选取模型
4.4 平台系统开发与模型应用
4.4.1 系统需求分析及解决思路
4.4.2 系统设计
4.4.3 系统实现及应用
4.5 本章小节
第5章 GIS和PCA的住宅房地产特征价格模型
5.1 特征价格理论和PCA理论
5.1.1 特征价格理论
5.1.2 PCA理论
5.2 评估模型构建思路
5.2.1 特征价格模型构建
5.2.2 PCA消除多重共线性
5.2.3 基于GIS和PCA的估价模型构建
5.3 模型构建方法
5.3.1 基于GIS的住宅房产特征变量量化
5.3.2 特征变量的主成分分析及方程拟合
5.4 平台开发与模型应用
5.4.1 系统需求分析及解决思路
5.4.2 系统设计
5.4.3 系统实现及应用
5.5 本章小节
第6章 基于集对分析的市场比较法评估模型
6.1 集对分析理论
6.1.1 集对分析的产生背景
6.1.2 集对分析理论的研究及应用
6.2 评估模型构建
6.2.1 市场比较法评估模型
6.2.2 集对分析模型
6.2.3 基于集对分析的市场比较法模型
6.3 应用实例
6.3.1 模型构建思路
6.3.2 房地产价格影响因子确定及量化
6.3.3 影响因子权重确定
6.3.4 交易案例时间修正
6.3.5 房地产价格评估的集对分析模型
6.4 平台开发与模型应用
6.4.1 系统需求分析及解决思路
6.4.2 系统设计
6.4.3 系统实现及应用
6.5 本章小节
第7章 融合GIS和多属性决策方法的房地产批量评估模型
7.1 VIKOR理论
7.1.1 VIKOR方法的提出
7.1.2 不确定环境下的VIKOR方法
7.1.3 VIKOR方法的运用
7.2 评估模型构建
7.2.1 VIKOR评价方法的基础理论研究
7.2.2 VIKOR评价方法的基本原理
7.2.3 VIKOR评价方法的计算步骤
7.2.4 Lp—metric聚合函数与几种常见距离定义
7.2.5 VIKOR评价方法的约束条件分析
7.3 应用实例
7.3.1 模型构建思路
7.3.2 房产价格影响因子确定及量化
7.3.3 影响因子权重确定
7.3.4 交易案例时间修正
7.3.5 房产价格评估的vIKOR方法
7.4 平台开发与模型应用
7.4.1 系统需求分析及解决思路
7.4.2 系统设计
7.4.3 系统实现及应用
7.5 本章小节
第8章 融合GIS和BP神经网络的住宅房地产评估模型
8.1 BP神经网络理论
8.1.1 神经网络的定义与发展
8.1.2 神经网络研究内容
8.1.3 BP神经网络的研究现状
8.1.4 BP神经网络在房地产评估中的应用
8.2 评估模型构建
8.2.1 人工神经网络
8.2.2 BP神经网络
8.2.3 BP神经网络在房地产评估中的可行性和优越性
8.2.4 基于BP神