Typing of household plots by the method of neural network cluster analysis | Типизация личных подсобных хозяйств методом нейросетевого кластерного анализа

Typing of household plots by the method of neural network cluster analysis | Типизация личных подсобных хозяйств методом нейросетевого кластерного анализа

2023

Ukolova, A.V. | Bykov, D.V.

English. The article provides a typing methodology for household plots using a special model of artificial neural network such as self-organizing map (SOM). To reduce the number of features and visualize the typing results, three multivariate means are calculated. They are based on indicators of the infrastructure state and logistical support in rural areas, indicators of crop area sizes, and livestock presence. To stabilize the dispersions of feature values and ensure better formation of clusters as typical groups of households, sharply different feature values are determined and excluded based on the interquartile range method. Approbation of the methodology was carried out according to the microdata of the All-Russian Agricultural Census of 2016 concerning the household plots situated in the Astrakhan region. Eight qualitatively different and internally homogeneous groups of households in terms of size and production areas were identified. The statistical significance of the influence of the used multivariate means on the formation of clusters has been established by analysis of variance. The article compares the results of applying the SOM model and the k-means method, formulates a number of advantages and disadvantages of each of the approaches. The use of the developed typology will allow developing and implementing a differentiated state policy aimed at the inclusive development of agriculture, targeted support for household plots.

Show more [+]

Less [-]

Russian. Предлагается методика типизации личных подсобных хозяйств (ЛПХ) с помощью специальной модели искусственной нейронной сети – самоорганизующейся карты (SOM). Для сокращения числа признаков и визуализации результатов типизации рассчитываются три многомерные средние на основе показателей состояния инфраструктуры сельской местности и материально-технического обеспечения, показателей размера посевных площадей с.-х. культур и наличия поголовья животных. С целью стабилизации дисперсий значений признаков и обеспечения более качественного формирования кластеров как типичных групп хозяйств определяются и исключаются резко отличающиеся значения признаков на основе метода интерквартильного размаха. Апробация методики проведена по микроданным Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 г., полученным в ЛПХ Астраханской области. Было выделено восемь качественно различных и внутренне однородных по размерам и производственному направлению групп ЛПХ. Установлена статистическая достоверность влияния используемых многомерных средних на формирование кластеров посредством дисперсионного анализа. Сравниваются результаты применения модели SOM и метода k-средних, формулируется ряд преимуществ и недостатков каждого из подходов. Использование разработанной типологии позволит разрабатывать и проводить дифференцированную государственную политику, направленную на инклюзивное развитие сельского хозяйства, адресную поддержку ЛПХ.

Show more [+]

Less [-]

Bibliographic information

Экономика сельского хозяйства России | Economics of Agriculture of Russia

Issue

6

ISSN

2070-0288

Other Subjects

Exploitation agricole privee; Explotacion agricola familiar; Federacion de rusia; Federation de russie; Clasificacion; Reseau de neurones