【摘 要】
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传统测算方法难以精准定价偏远5A级景区土地生态资源价值，如何评估其生态资源资产是推动偏远国家公园可持续发展亟需科学解决的问题。本文利用河南省焦作市修武县308个土地招牌挂样点训练机器学习测算模型，设置学习率为0.001，经过1721轮训练，均方差稳定在35.91。利用机器学习和现行方法分别对29#地价值测算，结果表明：机器学习与成交价之间方差为1.96，现行方法与成交价之间方差为14.44，方差提
【基金项目】
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河南省科技攻关项目（182102310950）；
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传统测算方法难以精准定价偏远5A级景区土地生态资源价值，如何评估其生态资源资产是推动偏远国家公园可持续发展亟需科学解决的问题。本文利用河南省焦作市修武县308个土地招牌挂样点训练机器学习测算模型，设置学习率为0.001，经过1721轮训练，均方差稳定在35.91。利用机器学习和现行方法分别对29#地价值测算，结果表明：机器学习与成交价之间方差为1.96，现行方法与成交价之间方差为14.44，方差提高12.48，机器学习测算结果与成交价仅相差1.4元/平方米，机器学习测算结果更加理想。相较传统生态资源资产定价方法，机器学习评估方法的研究对我国公园生态资源资产定价体系建设具有一定的现实意义。
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