本发明涉及深度学习，尤其涉及一种基于深度学习的政策信息智能分析系统。
背景技术：
1、随着房地产市场的快速发展和复杂化，政策信息对于市场参与者(如开发商、投资者、购房者及政策制定者)的决策具有至关重要的影响。近年来，随着大数据、人工智能和深度学习技术的飞速发展，其在各个领域的应用日益广泛，为房地产政策信息的智能分析提供了新的可能。深度学习作为机器学习的一个分支，具有强大的数据处理能力和模式识别能力，能够自动从海量数据中学习并提取复杂特征，进而实现高精度的预测和分类。
2、现有的房地产政策信息的分析主要依靠人工搜集、解读和整理，这种方式存在以下局限性：首先政策信息通常发布于不同的官方渠道，人工搜集耗时耗力，且难以做到实时更新，其次，政策文本往往含有大量专业术语和复杂语境，人工解读速度慢，且易受主观偏见影响，传统的分析方法难以从海量数据中挖掘出深层次的关联性和趋势，导致分析结果不够精准，此外，这些系统往往缺乏深度学习的应用，导致在提取关键信息、识别政策趋势和预测市场影响等方面存在不足，不能够为帮助房地产企业、消费者、政府提供精准的政策分析。
3、因此，开发一种能够自动、准确地解析和分析房地产政策信息的系统显得尤为必要。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，包括房地产政策信息采集模块、房地产政策数据预处理模块、房地产政策数据分析模块、政策信息智能分析模块、政策信息综合分析模块、政策信息智能评估模块，以及用户界面模块。
3、房地产政策信息采集模块：包括房地产市场变化信息采集单元、市场经济信息采集单元，以及房地产利率信息采集单元，各采集单元用于采集房地产政策信息综合参数，并将采集到的综合参数传输至房地产政策数据预处理模块；
4、房地产政策数据预处理模块：用于将房地产政策信息采集模块采集的综合参数进行预处理，并将预处理后的数据传输至房地产政策数据分析模块；
5、房地产政策数据分析模块：包括房地产市场变化分析单元、市场经济信息分析单元，以及房地产利率信息分析单元，将房地产政策数据预处理模块传输的数据导入对应的分析单元数学模型中，计算出房地产市场变化评估系数、市场经济评估系数，以及房地产利率调控系数，并将计算结果传输至政策信息智能分析模块；
6、政策信息智能分析模块：用于将房地产政策数据分析模块传输的房地产市场变化评估系数、市场经济评估系数，以及房地产利率调控系数进行智能分析；
7、政策信息综合分析模块：根据政策信息智能分析模块的数据，建立数学模型计算目标区域房地产政策信息影响权重指数，并传输至政策信息智能评估模块；
8、政策信息智能评估模块：用于将政策信息综合分析模块计算得到的房地产政策信息影响权重指数与预设的影响权重指数阈值进行对比分析，得出判断结果，并将判断结果传输至用户界面模块；
9、用户界面模块：用于接收房地产政策信息分析数据和预警信息，通过用户界面直观展示，并为管理人员和用户提供房地产政策解读报告和决策意见。
10、优选的，所述房地产市场变化信息采集单元，用于采集房地产市场参数，包括房屋交易量、房价指数、土地供应量、土地成交价格，以及土地溢价率；所述市场经济信息采集单元，用于采集市场经济参数，包括gdp增长率、通货膨胀率，以及失业率；所述房地产利率信息采集单元，用于采集房地产利率参数，包括基准利率、按揭贷款利率，以及存款利率。
11、优选的，所述房地产政策数据预处理模块对采集的数据进行预处理方式具体为通过现有的滤波技术对数据进行降噪处理、异常值检测，以及异常值处理。
12、优选的，所述房地产市场变化评估系数的计算模型如下：
13、其中，cec表示为房地产市场变化评估系数，vo表示为房屋交易量，pi表示为房价指数，ls表示为土地供应量，lp表示为土地成交价格，pr表示为土地溢价率，δ表示为房地产市场变化的其他影响因子。
14、优选的，所述市场经济评估系数的计算模型如下：
15、其中，eec表示为市场经济评估系数，gdpr表示为gdp增长率，inr表示为通货膨胀率，unr表示为失业率，α、β、γ分别表示为gdp增长率、通货膨胀率，以及失业率对市场经济评估系数的权重系数。
16、优选的，所述房地产利率调控系数的计算模型如下：
17、其中，rec表示为房地产利率调控系数，rm表示为按揭贷款利率，rb表示为基准利率，rd表示为存款利率，wb表示为基准利率对房地产利率调控系数的权重，wd表示为存款利率对房地产利率调控系数的权重。
18、优选的，所述目标区域房地产政策信息影响权重指数计算模型如下：
19、其中，miwi表示为目标区域房地产政策信息影响权重指数，cec表示为房地产市场变化评估系数，eec表示为市场经济评估系数，rec表示为房地产利率调控系数，θ表示为影响权重指数的其他影响因子。
20、优选的，所述政策信息智能评估模块对比分析的具体方式为：
21、获取目标区域房地产政策信息影响权重指数与预设的影响权重指数阈值进行对比，若房地产政策信息影响权重指数大于预设的影响权重指数阈值，则表明房地产政策信息对房地产企业、消费者，以及政府有影响，对异常数据生成分析报告发送给相应的管理人员和用户查看并发出预警信号，反之则表明房地产政策信息对房地产企业、消费者，以及政府无影响。
22、本发明的技术效果和优点：
23、1、本发明通过对房地产政策信息的深度分析和综合评估，系统为房地产开发商、投资者、政府机构等提供数据驱动的决策支持，助力其在复杂多变的市场环境中做出更优策略选择；
24、2、本发明利用自然语言处理(nlp)和语义分析技术，系统能够深入理解政策文本的内在逻辑和隐含意义，减少人工解读的主观偏差，提升政策理解的准确性和深度；
25、3、本发明通过对房地产政策信息的采集，并对采集的数据进行预处理分析得到房地产市场变化评估系数、市场经济评估系数，以及房地产利率调控系数，进而分析得到房地产政策信息影响权重指数，通过引入深度学习技术自动抓取、解析和归纳政策文本，显著提高了房地产政策信息处理的智能化水平，为行业提供了更为高效、精准、个性化的信息服务，推动了房地产市场的健康发展；
26、4、本发明通过对政策信息的深度分析和综合评估，系统为房地产开发商、投资者、政府机构等提供数据驱动的决策支持，助力其在复杂多变的市场环境中做出更优策略选择。
1.一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述房地产市场变化信息采集单元，用于采集房地产市场参数，包括房屋交易量、房价指数、土地供应量、土地成交价格，以及土地溢价率；所述市场经济信息采集单元，用于采集市场经济参数，包括gdp增长率、通货膨胀率，以及失业率；所述房地产利率信息采集单元，用于采集房地产利率参数，包括基准利率、按揭贷款利率，以及存款利率。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述房地产政策数据预处理模块对采集的数据进行预处理方式具体为通过现有的滤波技术对数据进行降噪处理、异常值检测，以及异常值处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述房地产市场变化评估系数的计算模型如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述市场经济评估系数的计算模型如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述房地产利率调控系数的计算模型如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述目标区域房地产政策信息影响权重指数计算模型如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的政策信息智能分析系统，其特征在于：所述政策信息智能评估模块对比分析的具体方式为：
