51. Теоретическое положение прогнозирования системы управления земельными ресурсами

    Прогноз управления земельными ресурсами ввиду многообразия аспектов и функций может быть:

    ~системным (функционирования системы управления в целом);

    ~составляющим (по отдельным видам получаемых результатов ~ экономические, экологические, организационно~технологические, информационные, социальные);

    ~структурным (структуры органов управления земельными ресурсами);

    ~затратным (по видам про изведенных затрат ~ на производство землеустрои~тельных, мониторинговых и земельно~кадастровых работ, на погашение кредитов, страхование земельно~кадастровой информации, и т.д.).

    Системный прогноз управления земельными ресурсами (в целом) наиболее сложный, так как должен включать в себя все составляющие параметры, учитывать все произведенные затраты, виды получаемых эффектов.Отсутствие достоверной и систематизированной экономической информации в полном объеме затрудняет проведение системного прогноза.

52. Применение нейросетевого и статистического анализа для моделирования системы управления

    Один из методов определения путей повышения эффективности управления земельными ресурсами ~ создание математической модели на основе социально~экономических факторов, влияющих на конечный результат повышения эффективности управления ~ снижение финансовых затрат на процесс управления и, самое важное, повышение собираемости земельных платежей.Для группы методов, общая цель которых ~ выявление сложных зависимостей, обработка больших массивов информации для нахождения новых, скрытых ранее закономерностей, сложился термин Data Mining (добыча данных), определяемый как процесс аналитического исследования больших массивов информации (обычно экономической) с целью выявления определенных закономерностей и система~тических взаимосвязей между переменными в условиях неопределенности.

    Этот процесс включает три основных этапа:1)исследование;2)построение модели или структуры;3)проверка модели.

    Хотя в последнее время возрос интерес к разработке новых методов анализа данных, специально предназначенных для сферы бизнеса, в целом системы получения данных по~прежнему основываются на классических принципах разведывательного анализа данных и построения моделей, используя аналогичные подходы и методы.

    Имеется важное отличие процедуры добычи данных от классического разведывательного анализа данных, так как системы добычи данных в большей степени ориентированы на практическое приложение полученных результатов, чем на выяснение их природы. Выяснение природы участвующих функций или конкретной формы интерактивных многомерных зависимостей между переменными не является главной целью этой процедуры, а основное внимание уделяют поиску решений, на основе которых можно было бы строить достоверные прогнозы.

53. Методика прогнозирования системы управления земельными ресурсами на основе использования статистического и нейросетевого анализа данных

    можно взять начало с вопроса 51//Системный прогноз управления земельными ресурсами (в целом) наиболее сложный, так как должен включать в себя все составляющие параметры, учитывать все произведенные затраты, виды получаемых эффектов.Отсутствие достоверной и систематизированной экономической информации в полном объеме затрудняет проведение системного прогноза.

    Рассмотрим методику прогнозирования структуры управления (численности земельной службы), а также системы управления по экономическим составляющим. Прогноз структуры управления земельными ресурсами можно рассмотреть на примере прогноза штатной численности работников в организациях системы Росземкадастра для всех административно~территориальных уровней.

    Его проводят в такой последовательности.1. Анализируют влияние численности работников Росземкадастра на результативный показатель, отражающий деятельность системы управления. Для этого определяют возможность применения математического аппарата для составления уравнения зависимости. Численность работников земельной службы должна быть выражена в относительных показателях (человек на 1000 га земель субъекта РФ или человек на 1000 жителей исследуемого региона).Между числом работников земельной службы (человек на 1000 га земель субъекта РФ) и размером земельных платежей отмечена средняя положительная связь. Так, по парам лет с лагом в I год (число работников в 1991 г. к платежам 1992 г., число работников в 1992 г. к платежам 1993 г. и т.д.) коэффициент корреляции колебался от 0,46 до 0,60.2. Составляют уравнение для определения численности работников земельной службы. Прогноз численности органов управления земельными ресурсами целесообразно выполнять с применением корреляционной зависимости (построение линии тренда). Эту задачу можно выполнить, используя стандартное приложение Excel. При построении линии тренда выбирают функцию, наиболее точно описывающую динамику показателя.

    3. Рассчитывают по составленному уравнению прогнозируемую численность работников земельной службы. Для субъектов Приволжского федерального округа на 2002 г. она составила 15 чел. на 1000 га. В среднем по Российской Федерации прогнозная численность работников земельной службы составляет 13 чел. Аналогичные расчеты могут быть проведены по каждому субъекту Российской Федерации, входящему в Приволжский федеральный округ.