kataster

Nevronske mreže, najboljše Bolivije

Vrnitev iz Bolivije je bila mučna, 22 ur potovanja, najbolj zapleteno pa je bilo v zadnjem postanku, priklenjenem na letališču Comalapa v Salvadorju pred prihodom v mojo izhodiščno državo. Bil je naporen teden, od 8 do 5 delovnih dni, ki so večino dneva sedeli, veliko hrane, a tudi veliko učenja.

Skoraj vsi smo ugotovili, da je tečaj preobremenjen z vsebino in zelo malo praktičnega dela, kar vpliva na obremenitev inštruktorja, ki mora voditi celodnevno predstavitev, z napol dolgočasnimi Powerpointi in občinstvom na različnih ravneh ... druga polovica izgubljena in nekaj jih išče praktično korist od tega, kar že počne. Vendar je CD s predstavitvami in dopolnitvijo z razstavami iz različnih držav prinesel dobre rezultate.

Med predstavitvami je najbolj pritegnila mojo pozornost uporaba nevronskih mrež v zapletenih procesih po principu umetne inteligence.

slika

Problem

Ne glede na to, ali pobira davek na premoženje osrednja institucija ali lokalna občina, je treba uporabiti obsežno metodologijo vrednotenja. Za to obstaja več od poenostavljenih (lažnivcev) do preveč zapletenih (nevzdržnih). Ena od teh široko razširjenih metodologij je tržna metoda za vrednotenje zemljišč in nadomestne stroške stavb. To zahteva vsaj tri naporne naloge:

1 Posodobitev izboljšane vrednosti. Njegova instrumentacija temelji na tako imenovanih konstruktivnih tipologijah, ki so sestavljene iz proračunskih poglavij, ki so nato sestavljena iz konstruktivnih elementov in so sestavljena iz osnovnih kot stroškovni listi na enoto. Tako, da je najpreprosteje posodobiti vhodno bazo: materiali, delovna sila, oprema in stroji, bolj strokovne storitve in nato gradbene tipologije so pripravljene za uporabo. Praktičnost metodologij, kot je ta, je, da zbiranje terenskih podatkov za obrazec vrednotenja zahteva le izračun gradbenega območja, značilnosti gradnje, kakovosti in ohranjenosti ... dobro dokumentirano lahko premaga subjektivnost.

Za podeželska območja je narejena tudi študija tistih značilnosti, ki dajejo lastnosti proizvodno vrednost, kot so trajni nasadi, trgovalni viri ali potencialna uporaba.

2 Posodobitev zemljevida za zemeljske vrednosti. Ta temelji na vzorcu zanesljivih transakcij z nepremičninami, s pomembno zastopanostjo in pravočasno napovedano tržno vrednost. Nato te vrednosti postanejo homogena območja, ki vsebujejo trend, ki temelji na bližini in storitvah.

3 Posodobitev omrežja javne službe. Zgodi se, da ko se stanje cestne infrastrukture spremeni, kot primer, te značilnosti vplivajo na nepremičnino na enem ali več njenih frontah. Zato je idealno, da se vrednosti prenesejo iz bloka na os ulice, tako da jih je mogoče povezati z deležem, ki vpliva na sprednji del nepremičnine ... v idealnem primeru, da ima območje določene značilnosti, ki mu dajo vrednost za servisna omrežja in razmerje sosesk do ugodnosti, ki vplivajo ne samo na vrednost zemljišča, ki je lahko zelo linearno.

To storiti vsakih 5 let ni težko, vendar to storiti na različne načine za številne občine postane nevzdržna norost, tudi če obstaja računalniška aplikacija, ker je še vedno odvisna od zunanjih podatkov in vzorcev na terenu.

Vloga

Yedra García z španskega ministrstva za gospodarstvo je predstavila predstavitev na to temo "Umetna inteligenca, ki se uporablja za množično vrednotenje"

Koncept je na spletu v angleščini, vendar je Yedra ustvarila možnost, da bi z uporabo nevronskih omrežij, ki bi se nanašala na to težavo, avtomatizacija metodologije rešila tako zapleteno, kot se morda zdi:

To pomeni, da ima lahko minimalno število kazalnikov na srednji ravni primerjalno razmerje, da lahko s pošiljanjem trenda vhodnih vrednosti in navzgor okvirnega predloga vrednosti homogenih območij s prostorsko analizo po podobnosti pogojev ustvari matrico kar odpravlja na oba načina glede na resnične podatke, kot so podatki iz elektronskih biltenov gradbenih cen ali vrednosti nepremičnin.

Seveda to ne vodi do preproste analize tabelarnih podatkov, ampak tudi prostorske analize plasti, ki vplivajo na valorizacijo, medsebojno povezovanje cestnih deblov in topološko analizo skupne soseske.

To bi lahko prineslo rezultate, ki presegajo preprosto vrednotenje za namene davka na nepremičnine, na primer načrtovanje ali načrtovanje del, ki temeljijo na pogojih vpliva na prevrednotenje in izterjavo kapitalskih dobičkov ... med drugim.

slika

Držba mi pušča zeleno srbečo kajenje nekega dne v nameri, da jo uveljavim.

Golgi Alvarez

Pisatelj, raziskovalec, specialist za modele upravljanja zemljišč. Sodeloval je pri konceptualizaciji in implementaciji modelov, kot so: Nacionalni sistem upravljanja lastnine SINAP v Hondurasu, Model upravljanja skupnih občin v Hondurasu, Integrirani model upravljanja katastra - register v Nikaragvi, Sistem upravljanja ozemlja SAT v Kolumbiji . Urednik bloga znanja Geofumadas od leta 2007 in ustvarjalec akademije AulaGEO, ki vključuje več kot 100 tečajev o temah GIS - CAD - BIM - Digital Twins.

Povezani članki

Pustite komentar

Vaš e-naslov ne bo objavljen. Obvezna polja so označena z *

Zato preverite
Zapri
Nazaj na vrh