Алгоритм нечеткого логического вывода для определения цены земельных участков

2. Снижение расхода ГСМ (топлива) при дополнительном подключении датчика уровня топлива в системе отражается вся информация о том, какое количество топлива было заправлено (или слито), с указанием места и времени заправки (или слива). Эта информация практически исключает возможность незамеченных сливов топлива (и последующих накруток спидометра) - на сельскохозяйственных предприятиях именно этот фактор приносит наиболее ощутимый экономический эффект.

3. Повышение урожайности за счет более строгого контроля качества полевых работ. Благодаря тому, что руководитель, агроном и другие специалисты могут контролировать работу дистанционно в режиме реального времени, они могут отслеживать, насколько качественно происходит выполнение технологических операций. Результаты полевых работ отслеживаются сразу, что позволяет принимать оперативные управленческие решения.

4. Исключение рисков хищения сельхозпродукции за счет строгого контроля ее перевозки. Кроме того, значительно снижаются

потери во время перевозки сельскохозяйственной продукции, так как можно контролировать скорость и параметры движения автомобиля. Во время транспортировки потери составляют до 5% перевозимой сельскохозяйственной продукции, что является существенным резервом снижения ее себестоимости.

5. На основании данных, накапливающихся в системе, имеется возможность более эффективно влиять на работу персонала. В некоторых случаях внедрение системы позволяет сократить штат обслуживающего персонала (диспетчера, учетчики и др.), в данном случае экономия за год подсчитывается как сумма заработной платы штатной единицы.

В результате произведенных расчетов технология дистанционного мониторинга автотранспорта и сельскохозяйственной техники на основе спутниковой навигации только за счет предотвращения хищения топлива и сокращения пробега парка транспортных средств система полностью себя окупает за 16 месяцев.

АЛГОРИТМ НЕЧЁТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕНЫ

ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ

М.Г. Тиндова, к.э.н., доц., В.В. Носов, д.э.н., проф. Саратовского государственного

социально-экономического университета

Определение кадастровой стоимости земли относится к методам массовой оценки и базируется на совмещении результатов анализа рыночной информации о сделках с земельными участками и другими объектами недвижимости с определенными в границах оцениваемой территории параметрами ценообра-зующих факторов.

Методические рекомендации, разработанные Правительством РФ, для определения кадастровой стоимости земли не учитывают один из основных принципов проведения экономической оценки, а именно, принцип наилучшего и наиболее эффективного использования земельного участка. Поскольку земля является истощаемым, ограниченным природным ресурсом, то задача эффективного её использования является одной из главных управленческих задач.

Для решения поставленной задачи нами была построена модель оценки земельных участков на основе нечёткого логического вывода, которая, базируясь на общепринятой методике оценивания, позволяет не только определять стоимость земли в зависимости от категории, но и учитывать в полученной стоимости ана-

лиз наиболее эффективного использования земельных участков.

Алгоритм определения стоимости земельных участков на основе нечёткого логического вывода, используемый в нашей модели, представлен на рис. 1.

Все факторы, влияющие на стоимость земли, различаются в зависимости от категории, к которой принадлежит земельный участок. Вследствие этого, для построения модели нечёткого логического вывода были введены следующие лингвистические переменные: Ь1 -цена за 1 га; Ь2 - категория земель; Ь3 - местоположение (природно-климатические зоны); Ь4 - размер; Ь5 - экология; Ь6 - рельеф; Ь7 - геология; Ь8 - плодородие (бонитет); Ь9 -инфраструктура и коммуникации.

Для определения каждой лингвистической переменной необходимо задать [1, 2]: множество значений Т (терм-множество); универсальное множество и (область определения лингвистической переменной); синтаксическую процедуру О, позволяющую оперировать элементами терм-множества Т, в частности, генерировать новые термы (значения); семантическую процедуру М, позволяющую превра-

тить каждое новое значение лингвистическом переменной, образуемое процедурой О, в нечёткую переменную, т.е. сформировать соот-

ветствующее нечёткое множество. Таким образом, лингвистическая переменная Ь характеризуется набором Ь=( Т, II, С, М).

Рисунок 1 - Алгоритм нечёткого логического вывода для определения цены земельных участков

В частности, переменная Ь1 - цена - характеризуется термами Т1={«низкая», «средняя», «высокая»}; определяется на множестве Х1=[1, 50].

Рисунок 2 - Функции принадлежности для термов лингвистической переменной Ьх

Аналитически функции принадлежности термов лингвистической переменной Ь1 выражаются следующим образом:

Мт1

1, t < 1 5 -1

4

0, t > 5

1 < t < 5

МТ 2

0, X < 3 X - 3

17

1 -1-, 10

3 < X < 20

20 < X < 30

Мт 3

X > 30 X < 25

-X- -1,

25

25 < х < 50

1, X > 50

Аналогичным образом определяются остальные лингвистические переменные. Переменная Ь2 характеризуется семью термами: земля сельскохозяйственного назначения, земля поселений, земля промышленности и связи,

земля водного фонда, земля лесного фонда, земля особо охраняемых территорий, земля запаса.

Переменная Ь3 определяется климатическими и природными зонами: арктические пустыни; тундра; лесотундра; тайга; смешанные и широколиственные леса; лесостепи; степи; полупустыни; пустыни; горные территории с высокой поясностью.

Термы переменной Ь4 определяются размерами участка.

Переменная Ь5 определяется термами: отличное состояние экологии; хорошее состояние экологии; удовлетворительное состояние экологии; неудовлетворительное состояние экологии; не пригодное для жизни.

Переменная Ьб характеризуется видами рельефа.

Переменная Ь7 определяется двумя категориями: Ь71 - наличием полезных ископаемых (для простоты будем рассматривать только наличие углеводородов) и Ь72 - сейсмической активностью.

Переменная Ь8 определяется шкалой бонитета и различными видами почв.

Переменная Ь9 определяется уровнем развития инфраструктуры и коммуникаций, в частности, наличием железнодорожной связи, автомобильных дорог, а также наличием линией высоковольтной связи.

После выбора лингвистических переменных и определения их термов составляем базу нечётких правил. Нечёткие логические правила строим в виде «Если Х есть А, то У есть В».

Поскольку факторы, определяющие стоимость земельных участков, различаются в зависимости от категории земель, то все нечёткие правила базы знаний были нами сгруппированы и сначала используются правила, определяющие местоположение и размер земельных участков. Тем самым находится базовая цена. На следующем этапе определяется категория участка и используются правила, определяющие факторы, важные для каждой категории. Получаем итоговую стоимость земельного участка.

Расширяя понятие «улучшения» на земельном участке и понимая под ним не только здания и сооружения для земель поселений, но и водные объекты, леса, полезные ископаемые и пр. для земель других категорий, процесс определения стоимости любого природного ресурса в этом случае, можно представить как:

С = С + С

пр.рес. зем. улучш.'

где Спр рес - стоимость природного ресурса;

Сзем - стоимость земли; СуЛуЧШ - стоимость

улучшения на земельном участке.

Базируясь на этом принципе, в нашу нечёткую модель оценки земельных участков были введены дополнительные возможности оценки для земель лесного и водного фонда. В качестве таких возможностей рассматриваются нечёткие модели, также состоящие из лингвистических переменных, которыми являются факторы, влияющие на стоимость данных категорий земель и баз нечётких правил, которые определяют работу лингвистических переменных.

Лингвистическими переменными модели оценки водных ресурсов (НМВР) являются: цена за 1 мц категория водных объектов; местоположение (бассейновые округа); размер; качество воды; пользование; мероприятия по охране и восстановлению водных объектов.

В качестве лингвистических переменных для построения нечёткой модели оценки лесов (НМЛР) были выбраны следующие: цена за 1 га; категория леса; размер; местоположение; расстояние от транспортных магистралей; эксплуатационная ценность.

Поскольку одним из ценообразующих факторов для земель всех категорий является экологическое состояние участка, также была построена нечёткая модель оценки экологического ущерба (НМЭУ) [3] и существует возможность корректировки итоговой цены на основе более детальной проверки экологического состояния земельного участка.

Таким образом, построенная нами нечёткая модель экономической оценки земельных участков позволяет учесть все факторы, влияющие на стоимость и определить наилучшее и наиболее эффективное использование конкретного участка. Модели подобного рода могут использоваться при землеустроительных работах, т.к. основываются на принципе рационализации использования земли.

Источники

1. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Ягера.-М.: Радио и связь, 1986.

2. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and control. 1965. Vol. 8, №3, 1965. P. 338-353.

3. Тиндова М.Г. Нечёткая модель экономической оценки экологического ущерба // Экономика: вчера, сегодня, завтра, 2012, № 3-4. - С. 129-139.