katastar

Neuralne mreže, najbolje od Bolivije

Povratak iz Bolivije bio je naporan, 22 sata putovanja, a najsloženije je bilo biti u zadnjem zaustavljanju prikovanom na aerodromu Comalapa, El Salvador prije dolaska u moju početnu zemlju. Bila je to zamorna sedmica, 8 do 5 radnih dana sjedeći veći dio dana, puno hrane, ali i puno učenja.

Gotovo svi smo zaključili da je tečaj bio preopterećen sadržajem i vrlo malo praktičnog rada, to utječe na opterećenje instruktora koji mora voditi cjelodnevnu prezentaciju, s polu dosadnim PowerPoint-ima i gledalištem različitih nivoa ... napola zadrijemao, druga polovina izgubljena, a nekolicina traži praktičnu korist od onoga što već rade. Međutim, CD sa prezentacijama i dodatak izložbama iz različitih zemalja donio je dobre rezultate.

Među novinama, onaj koji me najviše pogodio je primena neuronskih mreža u složene procese po principu veštačke inteligencije.

slika

problem

Bez obzira radi li to centralna institucija ili lokalna općina, prikupljanje poreza na imovinu zahtijeva primjenu masovne metodologije procjene. Da biste to učinili, postoji nekoliko od pojednostavljenih (lažova) do previše složenih (neodrživih). Jedna od ovih široko rasprostranjenih metodologija je tržišna metoda za procjenu zemljišta i zamjenske troškove zgrada. To zahtijeva najmanje tri naporna zadatka:

1 Ažuriranje poboljšane vrednosti. Njegova instrumentacija je kroz ono što je poznato kao konstruktivne tipologije, koje su izgrađene s proračunskim poglavljima, koja se pak sastoje od konstruktivnih elemenata i čine osnovna kao jedinični troškovnici. Na takav način da je najjednostavnije ažurirati ulaznu bazu: materijali, radna snaga, oprema i mašine, profesionalnije usluge, a zatim su i tipologije građevina spremne za primjenu. Praktičnost metodologija poput ove je da prikupljanje terenskih podataka za obrazac procjene zahtijeva samo izračunavanje građevinskog područja, građevinskih karakteristika, kvaliteta i očuvanosti ... dobro dokumentirano može prevladati subjektivnost.

Za ruralna područja vrši se i studija o karakteristikama koje daju imovini proizvodnu vrijednost, kao što su trajni usjevi, trgovinski resursi ili potencijalna upotreba.

2 Ažuriranje mape prizemne vrednosti. Ovo se gradi na uzorku pouzdanih transakcija nekretnina, sa značajnom zastupljenošću i predviđa se da će vremenom imati tržišnu vrijednost. Tada ove vrijednosti postaju homogene zone koje sadrže trend zasnovan na blizini i uslugama.

3 Ažuriranje mreže javne usluge. Događa se da, kada se stanje putne infrastrukture promijeni, kao primjer, ove karakteristike utječu na nekretninu na jednom ili više njezinih pročelja. Stoga je idealno da se vrijednosti prenesu iz bloka na os ulice kako bi se mogle povezati s proporcijom koja utječe na pročelje posjeda ... idealno bi bilo da područje ima određene karakteristike koje mu daju vrijednost za servisne mreže i odnos susjedstva s koristima koje utječu ne samo na vrijednost zemljišta koje može biti vrlo linearno.

Obavljanje svake 5 godine nije teško, ali to rade različito, jer mnoge opštine postaju neodržive, iako postoji računarska aplikacija, jer i dalje zavisi od spoljašnjih podataka i uzoraka polja.

Aplikacija

Yedra García, iz Ministarstva ekonomije Španije, predstavila je tekst pod temom "Veštačka inteligencija primenjena na masovnu procenu"

Koncept ide okolo na webu, na engleskom jeziku, međutim Yedra je podigao mogućnost, pomoću neuronske mreže primijeniti na rješavanje ovog problema automatizaciju kompleks metodologiju koja izgleda:

Znači da je minimalan broj indikatora na srednjem nivou, može imati komparativnu odnos slanjem niz trend ulaznih vrijednosti i više okvirni vrijednosti prijedlog homogena područja kroz prostornu analizu po sličnosti uslova, može generirati matricu to čini redundancije u oba smjera sa stvarnim podacima, kao što su stope podataka biltene izgradnju ili vrijednosti nekretnine.

Naravno, to ne podrazumeva jednostavnu analizu tabelarnih podataka, već i prostornu analizu slojeva koji utiču na vrednovanje, međusobno povezivanje puteva i topološka analiza zajedničkog susjedstva.

To bi moglo donijeti rezultate izvan jednostavne procjene za potrebe poreza na imovinu, kao što su planiranje ili radovi zasnovani na uslovima uticaja na revalorizaciju i oporavak kapitalnih dobitaka ... između ostalog.

slika

Položaj ostavlja me da puši zelenu jedan dan u nameri da ga primeni.

Golgi Alvarez

Pisac, istraživač, specijalista za modele upravljanja zemljištem. Učestvovao je u konceptualizaciji i implementaciji modela kao što su: Nacionalni sistem upravljanja imovinom SINAP u Hondurasu, Model upravljanja zajedničkim opštinama u Hondurasu, Integrisani model upravljanja katastrom - registar u Nikaragvi, Sistem administracije teritorije SAT u Kolumbiji . Urednik Geofumadas bloga znanja od 2007. godine i kreator AulaGEO akademije koja uključuje više od 100 kurseva o temama GIS - CAD - BIM - Digital Twins.

Vezani članci

Ostavite komentar

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena. Obavezna polja su označena sa *

Provjerite Također
blizu
Nazad na vrh dugmeta