Неуронске мреже, најбоље од Боливије

Повратак из Боливије био је заморан, КСНУМКС сати путовања и најсложенија ствар је била да се на задњој станици у Цомалапа аеродрому, Ел Салвадор, стигне у моју земљу одласка. Била је то недеља умора, радни дани од КСНУМКС до КСНУМКС седећи скоро цео дан, пуно хране, али и пуно учења.

Скоро сви смо закључили да је курс био преоптерећен садржајем и врло мало практичног рада, што утиче на оптерећење инструктора који мора да управља изложбом читавог дана, са полу-тупим Поверпоинт-има и аудиторијумом различитог нивоа ... друга половина је изгубила, а неколико је тражило практичну корист од онога што већ раде. Међутим, ЦД са презентацијама и комплементарним изложбама неколико земаља донио је добре резултате.

Међу новинама, која је највише привукла моју пажњу је примена неуронских мрежа у сложеним процесима под принципом вештачке интелигенције.

слика

Проблем

Било да то ради централна институција или локална општина, наплата пореза на имовину захтијева примјену методологије масовног вредновања. Да би се то постигло постоји неколико од поједностављених (лажљиваца) до превише сложених (неодрживих). Једна од ових веома раширених методологија је тржишна метода за процену вредности земљишта и трошкове замене за зграде. То захтева најмање три тешка задатка:

КСНУМКС. Упдате оф тхе вредности побољшања. Његова инструментација је кроз оно што је познато као конструктивне типологије, оне су изграђене са буџетским поглављима, која су пак интегрисани конструктивни елементи и састављени од основних као јединични трошкови. На такав начин да је најједноставније ажурирати базу података: материјале, рад, опрему и машинерију, више професионалних услуга и онда су типологије изградње спремне за примјену. Практичне методологије као што је ова је да прикупљање теренских података за листу вредновања захтева само израчунавање грађевинског подручја, конструктивне карактеристике, квалитет и очување ... добро документовано може превазићи субјективност.

За рурална подручја, такође је направљена студија о карактеристикама које имовини дају производну вредност, као што су трајни усеви, размјењиви ресурси или потенцијална употреба.

КСНУМКС. Ажурирање мапе вриједности тла. Ово је изграђено на основу узорка поузданих трансакција некретнина, са значајном заступљеношћу која се с временом предвиђа да има тржишну вриједност. Тада ове вредности постају хомогене зоне које садрже тенденцију засновану на близини и услугама.

КСНУМКС. Ажурирање мреже јавне услуге. Дешава се да када се промени стање путне инфраструктуре, да би дали пример, ове карактеристике утичу на имовину на једном или више њених фронтова. Зато је идеално да се вредности преносе са блока на уличну ос, тако да се оне могу повезати са пропорцијом која утиче на предњи део својине ... идеално, да подручје има одређене карактеристике које му дају вредност за сервисне мреже и Односи сусједства према користима који не утјечу само на вриједност земљишта која могу бити врло линеарна.

Учинити то сваких КСНУМКС година није тешко, али то учинити другачије за многе општине постаје неодрживо лудило иако постоји компјутерска апликација, јер још увијек овиси о вањским подацима и узорцима поља.

Апликација

Иедра Гарциа, из Министарства економије Шпаније, представила је рад под овом темом "Вештачка интелигенција примењена на масовну процену"

Концепт је присутан на вебу, на енглеском језику, међутим, Иедра је подигла могућност, користећи неуронске мреже које су примијењене на овај проблем, ријешиле би аутоматизацију методологије, колико год да је комплексна:

То значи да минимални број индикатора на средњем нивоу, може имати компаративни однос који при слању тренда улазних вриједности и узлазном пробном приједлогу вриједности хомогених зона помоћу просторне анализе по сличности увјета, може генерирати матрицу. то чини редундантност у оба смјера у односу на стварне податке, као што су подаци из електронских билтена цијена градње или вриједности некретнина.

Наравно, ово не укључује једноставну анализу табеларних података, већ и просторну анализу слојева који утичу на вредновање, међусобну повезаност саобраћајница и тополошку анализу заједничког сусједства.

То би могло донијети резултате изван једноставног вредновања за сврхе пореза на имовину, као што је планирање радова на основу увјета утјецаја на ревалоризацију и повраћај капиталних добитака ... између осталог.

слика

Став ми оставља да пушим зелено један дан у намјери да га имплементирам.

Оставите одговор

Ваша емаил адреса неће бити објављена.

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се подаци вашег коментара обрађују.