WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 29 |

«ВКЛАД МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ В АГРАРНУЮ НАУКУ МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ 22-23 апреля 2015 г. Кинель УДК 630 ББК В56 В56 Вклад молодых ученых в аграрную науку :мат. ...»

-- [ Страница 14 ] --

Кручинин П. Я., Алмасова Г. З., Сичинава Г. В.

Ключевые слова: моделирование, экономико-математическое моделирование, минеральные удобрения.

Проанализирована экономико-математическая модель программы использования минеральных удобрений.

Программа использования минеральных удобрений в фермерских хозяйствах позволит добиться повышения рентабельности, ликвидации убыточности и увеличения прибыли.

Способы внесения удобрений бывают различными. В силу этого окупаемость удобрений неодинакова. В связи с этим возникают вопросы, какие способы и технологии внесения предпочтительнее, на какой площади следует вносить удобрения, тем или другим способом [5,6].

Возможными критериями оптимальности при решении данного вопроса могут быть максимум стоимости дополнительной продукции, максимум дополнительной прибыли и др.

На основе этого составили структурную экономикоматематическую модель.[1] Обозначения.

j – номер отрасли растениеводства (культуры и угодья):

J0 – множество сельскохозяйственных культур, природных угодий, к – номер питательного вещества удобрений;

K0 – множество питательных веществ;

r – номер сложного удобрения;

R0 – множество сложных удобрений;

i – номер ресурса, вида продукции;

I0 – множество видов сельскохозяйственных угодий;

I1 – множество видов продукции.

Неизвестные:

xj – размер отрасли j (природного кормового угодья), хr – объем сложного удобрения, r;

xkj – добавка вещества k под культуру (угодье) j при не комплексном внесении удобрений;

~ – добавка вещества k при комплексном внесении x kj удобрений под культуру угодья j.

Известные:

–  –  –

Fmax cijk xkj cijk ~kj ( pkj ).

~x jJ 0 kK 0 iI1 jJ 0 kK 0 iI1 kK 0 Если по отдельным видам культур минимальные нормы внесения удобрений неизвестны, то их можно взять на нулевом уровне. Целесообразно увязать минеральные удобрения с органическими. Это делают следующим образом: использование органических удобрений можно рассматривать как дополнительный вид удобрений. Особенность органических удобрений будет состоять в том, что это сложные удобрения. Значит, учесть их необходимо через переменную, которая ограничена намеченным объемом.

Ресурсы удобрений определяют по их наличию и возможным поступлениям. Возможное поступление удобрений должно быть связано с суммой денежных средств, выделяемых на удобрения. В качестве переменной эту сумму необходимых средств можно ввести в ограничение по прибыли [4].

Наиболее сложной составляющей задачи является окупаемость удобрений, т.е. коэффициенты d ij и d ijk. В качестве факторов, наряду с составом почвы, сортами, технологией, будут внесение питательных веществ (NPK) и органика. [1] Рассмотрим содержание основных ограничений экономикоматематической модели оптимизации использования минеральных удобрений.[2]

1. По использованию пашни x1 x2 x3 100, где x1, x2 – соответственно площадь яровых и озимых зерновых, га., x3 – картофель, га и т.д.

2. По балансу азота 0,3x1 0,3x2 0,4 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 0,11x10 0,34 500, где 0,3; 0,3; 0,4 – минимальная доза действующего вещества (д.в.) азота соответственно под яровые и озимые зерновые и картофель; x4, х5, х6 – скользящая переменная по азоту для яровых и озимых зерновых, картофеля при некомплексном внесении удобрений, ц; x7, х8, x 9 – то же при комплексном внесении удобрений, т.е. при заранее определенном и выдерживаемом при внесении удобрений соотношении между основными питательными веществами – N. Р, К; х10 – объем сложных удобрений, ц; 500 – количество аммиачной селитры, т.е. простого удобрения, ц; 0,34 – содержание действующего вещества, азота в удобрении

3. По балансу действующего вещества фосфора 0,48 0,36 x1 0,36 x2 0,6 x6 x11 x12 x13 x7 0,4, 0,52 0,8 x8 x9 0,12 x10 0,26 0,4 0,6 где 0,36; 0,36; 0,6 – минимальная норма внесения действующего вещества фосфора, соответственно под яровые и озимые зерновые и картофель, ц; x11, x12, x13 – скользящая переменная по фосфору под перечисленные культуры при не комплексном внесении удобрений; 0,48; 0,4 – оптимальная доза внесения соответственно фосфора и азота при комплексном внесении удобрений под яровые зерновые, ц; 0,52 и 0,4; 0,8 и 0,6 – соответственно внесение действующего вещества фосфора и азота под озимые зерновые и картофель, ц;

Аналогичны ограничения по калию и другим веществам.

4. Ограничения на скользящие переменные при не комплексном внесении удобрений x4 (0,5 0,3) x1, x11 (0,54 0,36 ) x1 и т.д., где 0,5 и 0,54 – максимальная доза внесения.

5. Ограничения на скользящую переменную при комплексном внесении удобрений x7 0,5 x1, где 0,5 – максимальная добавка азота при комплексном его внесении.

При этом следует иметь в виду, что сумма добавок не должна превысить максимальную дозу внесения питательного вещества в расчете на 1 га.

Например, общая максимальная добавка азота к минимальной дозе составит 0,6, т.е. x 4 x7 0,6 x1.

6. По производству отдельных видов продукции в размере не меньше минимума.

По производству зерна 18x1 20x2 4,2 x4 4,3x5 5,3x11 5,4 x12 5,9(1 0,48 / 0,4) x7, 6(1 0,52 / 0,4) x8 2600 где 18; 20 – урожайность яровых и озимых зерновых при минимальной дозе внесения удобрений; 4,2; 4,3; 5,3; 5,4 – окупаемость 1 ц д.в. питательных веществ (азота, фосфора и т.д.) при не комплексном их внесении; 5,9; 6,0 – окупаемость 1 ц д.в.

удобрений при комплексном их внесении. Поскольку при комплексном внесении удобрений вводится одна скользящая переменная, то через коэффициенты в скобках учитываются все весовые единицы питательных веществ удобрений: 1; 0,48/0,4 – весовые единицы первого, второго и т.д. питательных веществ.

Максимум стоимости дополнительной продукции составит Fmax 130004,2 x 4 4,3x5 5,3x11 5,4 x12 5,9(1 0,48 / 0,4) x 7 6(1 0,52 / 0,4)x8 8000 22x 6...

где 13000, 8000 – примерная реализационная цена 1 ц соответственно зерна и картофеля; 22 — окупаемость 1 ц д.в.

азота, внесенного под картофель, ц.

Такую модель можно использовать для других культур.

Данная экономико-математическая модель применима в планировании и управлении сельскохозяйственного производства для принятия оптимальных решений [3].

Библиографический список

1. Леньков И.И. Моделирование программы развития сельскохозяйственного предприятия ( аграрного формирования) : методические указания / И.И. Леньков, Р.К. Ленькова – Горки, 2003.

2. Ленькова, Р.К. Экономико-математические модели в анализе и планировании АПК : учебное пособие / Р.К. Ленькова – Горки : БГСХА, 2002.

3. Беришвили О.Н. Методы оптимальных решений : учебное пособие / О.Н. Беришвили, С.В. Плотникова – Самара: РИЦ СГСХА, 2013.

4. Бунтова, Е. В. Статистическая обработка результатов измерений: учебное пособие. Самарская ГСХА, Самара: РИЦ СГСХА, 2011. - 86 с.

5. Казаков, Г. И. Экологизация и энергосбережение в земледелии Среднего Поволжья: монография/Г. И. Казаков, В. А. Милюткин. -Самара: РИЦ СГСХА, 2010. -245 с.

6. Савельев, Ю.А. Методика оценки устойчивости курсового направления сельскохозяйственных агрегатов / Ю.А. Савельев, Г.З. Алмасова // Известия Самарской государственной сельскохозяйственной академии. 2007. № 3. С. 76-77.

ББК 65.9(2)32.в6-12

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ

ОТРАСЛИ ФЕРМЕРСКОГО ХОЗЯЙСТВА

Фадина Е. С.,студент экономического факультета, ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Руководители: Алмасова Г. З., ст. преподаватель «Физика, математика и информационные технологии», ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА, Сичинава Г. В., ст. преподаватель «Физика, математика и информационные технологии», ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Ключевые слова: моделирование, экономико-математическое моделирование, фермерское хозяйство.

Проанализирована экономико-математическая модель программы развития фермерского хозяйства.

Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области экономики. Целью математического моделирования экономических систем является использование методов математики для наиболее эффективного решения задач, возникающих в сфере экономики, с использованием, как правило, современной вычислительной техники.

Фадина Е. С., Алмасова Г. З., Сичинава Г. В.

–  –  –

+ + =, 1

–  –  –

Ограничения по балансу питательных веществ и их содержанию в дополнительных кормах как обычно. [1] Условные обозначения.

Индексация: i – номер вида ресурсов;

0,1,2 – соответственно множество видов земельных угодий, питательных веществ, труда; j – номер вида сельскохозяйственных культур и отраслей, 0,1,2 – множество всех отраслей, в т.ч. отраслей растениеводства и животноводства; k – вид удобрения, питательного вещества удобрения; 0 – множество видов удобрения, питательного вещества удобрений; п – номер способа владения землей (аренда, собственность и т.д.); 0 – множество способов владения землей;

m, 0 – соответственно номер способа и множество способов и технологий использования кормов, внесения удобрений;

l, 0 – соответственно номер и множество способов (технологий) использования, реализации продукции;

r, 0 – соответственно номер и множество способов по переработке продукции.

Неизвестные: – размер отрасли j; – площадь земельного угодья i со способом владения n;, – добавка к минимальной норме питательного вещества, удобрения k под сельскохозяйственную культуру j при технологии m; – объем продукции вида i, переработанный по технологии r и использованный способом l; – добавка корма h, используемого по технологии m животным вида или половозрастной группы j;

,, – объем продукции i, размер отрасли j при технологии r и реализации продукции способом l; – сумма ресурса (прибыли) i, использованной для функционирования фермерского хозяйства; – численность труда вида i, не обеспеченного фондами соцкультбыта; – потребность в минеральных удобрениях вида k.

Известные величины: Ain – возможный объем земельного угодья i при способе впадения n; – возможности приобретения удобрений вида k; – запасы кормов вида h; – стоимость основных фондов (пая) вида i;, – объем труда вида i, обеспеченный и не обеспеченный фондами соцкультбыта;

,,, – соответственно минимальные и максимальные нормы внесения удобрений вида k под сельхозкультуру j, в т.ч. в зависимости от технологии m;,, – производство продукции i от культуры j соответственно при культуротехнических работах на угодьях n или внесении удобрений k при технологии m;, – соответственно минимальные и максимальные нормы скармливания корма h животным вида, половозрастной группы j при технологии m;, – прибыль от реализации продукции i отрасли j соответственно растениеводства и животноводства способом l; – выход корма h от сельхозкультуры j; – издержки i по производству корма h от сельскохозяйственной культуры j; – стоимость фондов i на единицу отрасли j при технологии переработки r и способе реализации l;,,, – стоимость фондов i соответственно на единицу труда, земельных угодий при владении способом n, на хранение единицы удобрения k; – стоимость фондов вида i от освоения единицы денежных средств; – чистый доход от единицы продукции i, переработанной по технологии r и реализованной способом l; – выход удобрения вида k (органического) от единицы измерения отрасли животноводства j; – расход земельного угодья вида i на единицу отрасли j.

Программа развития фермерского хозяйства может определяться как при известных, так и неизвестных объемах основных ресурсов: сельскохозяйственных угодий, труда, основных и оборотных фондов.

Численность трудовых ресурсов фермерского хозяйства должна составить не менее 4-х человек, это исключит возможность прекращения производства вследствие болезни, отпуска или других причин.

Ограничения по удобрениям (органическим и минеральным), по использованию и формированию их запасов следует по возможности детализировать, записывать как в целом по действующему веществу, так и в разрезе отдельных видов питательных веществ. Аналогично записываем ограничения по производственным фондам. С одной стороны, следует записать ограничения в разрезе главных отраслей, с другой стороны — в разрезе отдельных элементов: т.е. зданий и сооружений, силовых машин и оборудования и др. Возможна запись ограничений в разрезе отдельных видов оборотных фондов: например, по использованию горюче-смазочных материалов (ГСМ).

В качестве минимальных следует брать размеры отраслей, которые обслуживаются одним работником. При этом, как и в любом другом хозяйстве, увеличение размеров отраслей будет обеспечивать уменьшение потерь продукции и ресурсов, а также экономию издержек.

При обосновании перспективных культур и отраслей следует ориентироваться на минимальное их число.

Реализация продукции фермерского хозяйства может производиться по нескольким каналам, каждый из которых отличается различными конечными результатами. Ограничение по прибыли будет связано с приобретением всех видов ресурсов или с оплатой за их пользование.

В качестве критерия оптимальности можно использовать максимум чистого дохода и др. Данная экономико-математическая модель применима в планировании и управлении сельскохозяйственного производства для принятия оптимальных решений. [3] Библиографический список

1. Леньков И. И. Моделирование программы развития сельскохозяйственного предприятия ( аграрного формирования) : методические указания / И. И. Леньков, Р. К. Ленькова. – Горки, 2003.

2. Ленькова, Р. К. Экономико-математические модели в анализе и планировании АПК : учебное пособие / Р. К. Ленькова – Горки : БГСХА, 2002.

3. Беришвили О. Н. Методы оптимальных решений : учебное пособие / О. Н. Беришвили, С. В. Плотникова – Самара: РИЦ СГСХА, 2013.

4. Бунтова, Е. В. Статистическая обработка результатов измерений: учебное пособие. Самарская ГСХА, Самара: РИЦ СГСХА, 2011. - 86 с.

5. Казаков, Г. И. Экологизация и энергосбережение в земледелии Среднего Поволжья: монография/Г. И. Казаков, В. А. Милюткин. -Самара: РИЦ СГСХА, 2010. -245 с.

6. Савельев, Ю.А. Методика оценки устойчивости курсового направления сельскохозяйственных агрегатов / Ю.А. Савельев, Г.З. Алмасова // Известия Самарской государственной сельскохозяйственной академии. 2007. № 3. С. 76-77.

7. Сичинава, Г.В. Оценка мезорельефа поля при испытании посевных и почвообрабатывающих машин / Г.В. Сичинава, Г.З.

Алмасова // Научное обозрение. 2012. № 6. С. 17-21.

УДК 519

АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИЙ МЕТОДОМ

НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

MICROSOFT EXCEL

Иванов В.,студент инженерного факультета, ФГБОУ ВПО Самарская СГСХА.

Халяндра Д., студент инженерного факультета, ФГБОУ ВПО Самарская СГСХА.

Руководитель: Беришвили О. Н., канд. пед. наук, доцент кафедры «Физика, математика и информационные технологии»

ФГБОУ ВПО Самарская СГСХА.

Ключевые слова: линейная аппроксимация, квадратичная аппроксимация, экспоненциальная аппроксимация.

Проведена линейная, квадратичная и экспоненциальная аппроксимация эмпирических данных с использованием Microsoft Excel и сравнительный анализ полученных функциональных зависимостей.

В инженерной практике часто возникает необходимость описать в виде функциональной зависимости связь между величинами, заданными таблично, в виде набора точек с координатами(, ) (, ) = 1,2, …,, которая позволила бы «сгладить» экспериментальные погрешности, получить промежуточные и экстраполяционные значения функций, изначально не содержащиеся в исходной табличной информации [3]. В связи с чем, определена цель исследования – установить вид эмпирической зависимости = ; 1, 2, …, и определить значения неизвестных параметров 1, 2,...,, наилучшим образом описывающих экспериментальные данные. В задачи исследования входит: используя метод наименьших квадратов провести аппроксимацию многочленами первой и второй степени и экспоненциальной зависимостью; построить линии тренда и провести сравнительный анализ полученных результатов.

Подобрать вид функциональной зависимости можно исходя из теоретических соображений или анализируя расположение точек на координатной плоскости. Определение параметров при изИванов В., Халяндра Д., Беришвили О. Н.

вестном виде зависимости осуществляют методом наименьших квадратов [5], согласно которому наилучшими коэффициентами 1, 2,..., считаются те, для которых сумма квадратов отклонений найденной эмпирической функции от заданных значений функции

–  –  –

1 + 2 =, =0 =1 (3)

–  –  –

1 + 2 + 3 + 3 =, =1 =1 =1 =1 1 + 2 + 3 = (4), =1 =1 =1 =1 2 + 2 3 + 3 4 = 2.

=1 =1 =1 =1 В некоторых случаях, например, экспоненциальной зависимости = 1 2, задачу сначала нужно линеаризовать, т.е. свести к линейной, путем логарифмирования [2].

Пусть функция = задана таблицей 1. Требуется выяснить какая из функций линейная, квадратичная или экспоненциальная наилучшим образом аппроксимирует функцию =.

–  –  –

Аппроксимируем = линейной функцией = 1 + 2.

Для определения коэффициентов 1 и 2 воспользуемся системой (3) и итоговыми суммами таблицы 2, расположенными в ячейках

A27, B27, C27 и D27:

251 + 163,082 = 1279,01, 163,081 + 1402,972 = 12289,30.

Решив систему средствами Microsoft Excel, получим 1 = 24,74 и 2 = 11,63. Таким образом, линейная аппроксимация имеет вид y= -24,74+11,63x.

Аппроксимируем = квадратичной функцией = 1 + +2 + 3 2. Для определения коэффициентов 1, 2 и 3 воспользуемся системой (4).

Используя итоговые суммы таблицы 2, расположенные в ячейках A27, B27, C27, D27, E27, F27, G27 запишем систему в виде:

251 + 163,082 + 1402,973 = 1279,01, 163,081 + 1402,972 + 13502,573 = 12289,30, 1402,971 + 13502,572 + 12289,303 = 125964,22.

В результате решения средствами Microsoft Exсel получим 1 = 1,596, 2 = 0,621, 3 = 0,955. Квадратичная аппроксимация имеет вид. = 1,596 0,621 + 0,955 2.

Аппроксимируем функцию = экспоненциальной зависимостью = 1 2.

Для определения коэффициентов 1 и 2 прологарифмируем значения и, используя итоговые суммы таблицы 2, расположенные в ячейках A27, C27, H27 и I27 получим систему:

25 + 163,082 = 79,49, 163,08 + 1402,972 = 657,57, где = ln 1.

Решив систему, средствами Microsoft Excel, найдем 2 = 0,40999. После потенцирования получим = 0,5061, 1 = 1,6589. Экспоненциальная аппроксимация имеет вид = 1,6589 0,4099.

Построим в Excel графики полученных зависимостей и линии их трендов с использованием функции ЛИНЕЙН [1].

Рис. 1. График линейной аппроксимации Рис. 2. График квадратичной аппроксимации Рис. 3. График экспоненциальной аппроксимации Анализ результатов расчетов и построенные графики показывают, что квадратичная аппроксимация наилучшим образом описывает экспериментальные данные.

Библиографический список

1. Апроксимация в Excel [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://tgspa.ru/info/education/faculties/ffi/ito/programm/ aproksimazia / 1.3.html (дата обращения 28.09.2015).

2. Беришвили, О. Н. Линейная алгебра и аналитическая геометрия: учеб. пособие / О. Н. Беришвили. – Самара: РИЦ СГСХА, 2012. – 301 с.

3. Беришвили, О. Н. Методы оптимальных решений: учеб.

пособие / О. Н. Беришвили, С. В. Плотникова. – Самара: РИЦ СГСХА, 2013. – 180 с.

4. Бунтова, Е. В. Статистическая обработка результатов измерений: Учебное пособие / Е. В. Бунтова. - Самара: РИНЦ СГСХА, 2011.- 87 с.

5. Бунтова, Е. В. Экономико-математические модели в землеустройстве / Е. В. Бунтова, Н. Д. Никитина // Сборник Материалов 29 международной научно-практической конференции «Естественные и математические науки в современном мире».- Новосибирск, 2015.-№4 (28).- С. 38-49.

УДК 510:333 с

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИ

ПОСТРОЕНИИ ПРОЕКТОВ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ

ЗЕМЕЛЬНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РЕСУРСОВ

Никитина Н. Д.,студент агрономического факультета, ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Руководитель: Бунтова Е. В., кандидат педагогических наук, профессор РАЕ, доцент кафедры «Физика, математика и информационные технологии», ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Ключевые слова: коэффициент корреляции, форма связи, относительные ошибки расчетных данных, доля, стандартизованное уравнение, натуральный масштаб.

Никитина Н. Д., Бунтова Е. В.

В работе устанавливали зависимость затрат на выращивание пшеницы от посевных площадей, урожайности семян и затрат на покупку минеральных удобрений.

Применение экономико-математических методов в землеустройстве позволяет принимать решения по перераспределению, использованию и охране земельных ресурсов, проводить анализ использования земельных ресурсов, выявлять тенденции и находить оптимальные варианты устройства территории [1].

Особое место занимают экономико-математические модели внутрихозяйственного землеустройства, которые дают возможность принимать решения по эффективному использованию земель и организации сельскохозяйственного производства [1].

Процесс построения экономико-математической модели внутрихозяйственного землеустройства есть построение моделей на основе качественного статистического анализа данных по затратам на выращивание зерновых, клубневых, затрат на строительство фермы, склада или хранилища и с установлением существования или отсутствия зависимости между экономическим показателем и факторами 1, 2, …,, тесноту связи, если связь существует [2].

В работе устанавливали зависимость затрат на выращивание пшеницы от посевных площадей, стоимости семян и затрат на покупку минеральных удобрений.

Выдвинули предположение о том, что основные факторы, влияющие на затраты по выращиванию пшеницы () – это количество посевных площадей (1 ), стоимость семян (2 ) и расходы на покупку минеральных удобрений (3 ).

Построение статистической модели осуществляли с использованием данных по 14 хозяйствам Самарской области (таблица 1).

Рассчитали коэффициент корреляции между затратами на выращивание пшеницы и количеством посевных площадей 1, используя формулу [3]:

1 =.

Высокий коэффициент корреляции 1 = 0,91 дает основание сделать вывод - связь между факторами тесная. Форму связи меж

–  –  –

1,7 13,4 13,7 40,5 2,7 4,5 18,5 38,9 1,7 10 4,8 38,5 2,6 20 21,8 37,3 1,3 15 5,8 26,5 4,1 137,1 99,0 37 1,6 17,9 20,1 36,8 6,9 165,4 60,6 36,3 0,4 2 1,4 35,3 1,3 6,8 8,0 35,3 1,9 27,1 18,9 35 1,9 13,4 13,2 26,2 1,4 9,8 12,6 33,1 1,4 19,5 12,2 32,7 Форма связи между затратами на выращивание пшеницы и количеством посевных площадей 1 :

1 = 1,261 + 0,0291.

Рассчитали относительные ошибки расчетных данных по формуле:

1 = 100%.

=1 Относительные ошибки расчетных данных = 4,73% малы, что дает возможность сделать вывод - полученная форма связи может быть использована при расчетах [4]. Доля влияния количе

–  –  –

Аналогично устанавливают форму связи между затратами на выращивание пшеницы и расходами на покупку минеральных удобрений 3.

Коэффициент корреляции между затратами на выращивание пшеницы и расходами на покупку минеральных удобрений 3 равный 3 = 0,23 указывает на слабую прямолинейную связь.

Форма связи выбрана в виде параболы. Параметры параболы

–  –  –

Два последних столбца отражают 5%-ю точку распределения Стьюдента с 2 степенями свободы, в пятом столбце значение табличное, в шестом столбце значение расчетное [3] =.

Все связи значимы, кроме связи между расходами на покупку минеральных уравнений и затратами на выращивание пшеницы.

Значимые связи имеют высокие коэффициенты корреляции, следовательно, факторы 1 и 2 включают в уравнение множествен

–  –  –

= = 0,044.

Значимость коэффициента корреляции = 20,801.

Построенное уравнение может быть использовано в качестве модели расчета затрат на выращивание пшеницы.

Анализ коэффициентов уравнения позволил сделать выводы:

- увеличение количества посевных площадей на 1 га предполагает увеличение затрат на выращивание пшеницы на 262 рубля за 1 тонну;

- каждый дополнительный килограмм семян предполагает увеличение затрат на выращивание пшеницы на 59 рублей за 1 тонну.

Библиографический список

1. Баканач, О. В. Факторный анализ рентабельности активов сельскохозяйственных организаций Самарской области / О. В. Баканач // Вестник Самарского государственного экономического Университета.-2014.- №4(114).- С. 135-138.

2. Бунтова, Е. В., Юсупова О. В. Математические модели технических объектов: Статья в сборнике материалов 18 международно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты».-Новосибирск: Изд-во ЦРНС, 2015.- С. 129.

3. Бунтова, Е. В. Статистическая обработка результатов измерений: Учебное пособие / Е. В. Бунтова. - Самара: РИНЦ СГСХА, 2011.- 87 с.

4. Маркин, Ю. П. Математические методы и модели в экономике: Учебное пособие / Ю. П. Маркин.- М.: Высш.шк., 2007.с.

УДК 510: 33 с

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В РЕШЕНИИ

ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РАЗРАБОТОК

Стрельбицкий О. Г.,студент агрономического факультета, ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Руководитель: Бунтова Е. В., канд.пед.наук, профессор РАЕ, доцент кафедры «Физика, математика и информационные технологии», ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Ключевые слова: инновационное, показатель, планирование, внедрение, временной ряд, фактор, мультипликативная модель, экономический показатель, компонента, тренд, стандартная ошибка, коэффициент корреляции.

В работе показано применение эффективных методов количественного прогнозирования в решении проблемы внедрения прикладных научно-технических разработок.

В связи с переходом к рыночным формам ведения хозяйства возникла проблема инновационного развития. Инновационное развитие рассматривают в совокупности с наукой и рассматривают как после научную деятельность по использованию готового инновационного продукта [1].

Анализ научного обеспечения АПК показал, что из общего числа завершенных, принятых, оплаченных заказчиком и рекомендованных к внедрению прикладных научно-технических разработок всего 2-3% было реализовано в ограниченных объемах, 4в одном-двух хозяйствах, а судьба 60-70% разработок через 2-3 года была неизвестна ни заказчиком, ни разработчиком, ни потребителям научнотехнической продукции [1].

В процессе отбора проектов не проводится экономическая экспертиза, не оцениваются показатели эффективности и рисков,

Стрельбицкий О. Г., Бунтова Е. В.

не отрабатываются схемы продвижения полученных результатов в производстве. Это приводит к тому, что многие инновационные разработки не становятся инновационным продуктом [1].

Актуальность темы исследования определена проблемой внедрения прикладных научно-технических разработок.

Представление инновационного продукта и внедрение такого продукта в жизнь связано с планированием внедрения и прогнозированием результатов.

В основе планирования и прогнозирования лежит анализ динамических моделей. Прогнозирование в первую очередь связано с изменением экономических условий и влиянием изменений на работу предприятий [3].

Существует два общепринятых подхода к прогнозированию – это качественный подход и количественный. Методы качественного прогнозирования используют в случае недоступности количественных данных для исследования. Методы количественного подхода основаны на работе c статистическими данными прошлого периода. К эффективным методам количественного прогнозирования относят анализ временных рядов и анализ причинноследственных зависимостей.

Анализ временных рядов позволяет определить значение числовой переменной в будущем на основе ее значений в предшествующем периоде времени. Анализ причинно-следственных зависимостей позволяет определить факторы, которые имеют влияние на значение прогнозируемой переменной [3].

В основу анализа временных рядов положено предположение, что факторы, влияющие на исследуемый объект, имеют место и в прогнозируемом периоде. Основная цель анализа временных рядов – это идентификация и выделение факторов, имеющих значение для прогнозирования [3].

Наиболее распространенная математическая модель, предназначенная для исследования колебаний компонентов, входящих в модель временного ряда – это мультипликативная модель.

В качестве примера классической мультипликативной модели временных рядов представлены данные о реальных доходах одной из местных коммерческих компаний, с учетом увеличения дохода за счет внедрения одного инновационного продукта (таблица 1).

–  –  –

График реального валового дохода коммерческой компании с учетом увеличения дохода за счет внедрения одного инновационного продукта на рисунке 1.

Реальный доход (1), тыс.рублей

–  –  –

На графике видно, что в течение 20 лет реальный валовый доход компании имел возрастающую тенденцию – тренд. Согласно графику данные имеют циклическую и нерегулярную компоненты.

Циклическая компонента описывает колебания данных о реальном доходе компании вверх и вниз, что соответствует циклам деловой активности на интервале от 2 до 10 лет. Амплитуда циклической компоненты не постоянна. Имеются данные, которые не лежат на кривой тренда и не подчиняются циклической зависимости – случайные компоненты.

Согласно классической мультипликативной модели временного ряда, наблюдаемое значение экономического показателя есть произведение нескольких компонентов [3].

Если данные ежегодные, тогда значение экономического показателя, которое соответствует i-му году, выражают уравнением:

=, где - значение тренда, - значение циклической компоненты i-м году, - значение случайной компоненты в i-м году.

В случае отсутствия тренда для сглаживания данных применяют метод скользящих средних или экспоненциальное сглаживание.

Краткосрочные и долгосрочные прогнозы исследуют тренд.

Выявление линейного, квадратичного и экспоненциального тренда проводят с помощью метода наименьших квадратов.

Данные о реальных доходах коммерческой компании без учета увеличения дохода за счет внедрения одного инновационного продукта (таблица 2).

Таблица 2 Временной ряд реального дохода (2) коммерческой компании за 20 лет Год 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Реальный 184,29 251,43 486,45 648,92 379,18 586,87 824,79 842,24 1051,78 доход (2)

–  –  –

Множественный коэффициент корреляции R по формуле [2]:

= = 0,998, если принять за 1 реальный доход (1) компании, а за 2 принять реальный доход (2) компании.

Ошибка коэффициента корреляции [2] = = 0,000917.

Скорректированный коэффициент 2 = 0,996004 указывает на то, что изменения реальных доходов описываются линейным трендом. Доля влияния фактического дохода компании на реальный доход компании 99,6%.

–  –  –

0 + 1 =, =1 =1

–  –  –

ние экономических условий имеет большое влияние на работу предприятий.

Библиографический список

1. Баутин, В.М. Концептуальные основы освоения достижений научно- технического прогресса в агропромышленном комплексе России. - М.: ГНКУ Информагротех, 2000. - С. 165 - 186.

2. Бунтова, Е. В. Статистическая обработка результатов измерений: Учебное пособие / Е.В. Бунтова.- Самара: РИНЦ СГСХА, 2011.- 87 с.

3. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие для вузов / Под редакцией Т.Г.Морозовой, А.В. Пикулькина.- 2-е издание, переработанное и дополненное.-М: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.- 279 с.

<

УДК 519.853: 33 с МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В ЭКОНОМИКЕ

Шишкина В. М.,студент экономического факультета, ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Руководитель: Бунтова Е. В., канд.пед.наук, профессор РАЕ, доцент кафедры «Физика, математика и информационные технологии», ФГБОУ ВПО Самарская ГСХА.

Ключевые слова: модель, критерий, этапы, экономический процесс, управленческое решение, программа, ресурс, предприятие, целевая функция.

Составлена модель по экономическим и производственным данным местного производства молочной продукции с целью принятия управленческого решения по планированию выпуска продукции. Подобран математический метод решения производственной задачи планирования и проведен анализ полученного решения. Показано применение пакета Excel к решению вопроса планирования на производстве с помощью модели оптимального использования ресурсов.

Преимущество математической модели перед другими методами экономического анализа состоит в том, что математическая модель дает возможность оперировать экономическим явлением,

–  –  –

быстро получая результаты исследования и возможность экспериментирования с исследуемым экономическим процессом [2].

Наилучшей математической моделью является модель, которая позволяет получить рациональное решение. Критерий созданной модели - это практическая оценка полученных результатов.

Моделирование экономического процесса состоит из трех этапов: составление математической модели, определение оптимального решения математическими методами и анализ полученного результата [3].

На первом этапе определяют признак или критерий, по которому сравнивают различные варианты решения, например, наибольшая прибыль или максимальная загрузка оборудования. На данном этапе предполагают ограниченность ресурсов, которые необходимо распределить, определяют решающие ресурсы. Обязательное условие составления математической модели: уравнения должны быть непротиворечивыми, т.е. обеспечивается существование хотя бы одного решения задачи, удовлетворяющее всем ограничениям.

На втором этапе подбирают математический метод решения поставленной задачи. На данном этапе сопоставляют решение задачи по различным критериям, и определяют среди них наилучший.

На третьем этапе результат исследования всесторонне анализируют и делают выводы по соответствующей экономической проблеме или поставленной задаче.

В планировании и управлении производством и производительными силами на предприятии используют около 100 фундаментальных математических и информационных моделей.

Цель проведенной научной работы - решение вопроса планирования на производстве, опираясь на одну из фундаментальных моделей – модель оптимального использования ресурсов [2].

В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:

- составление модели по экономическим и производственным данным местного производства молочной продукции с целью принятия управленческого решения по планированию выпуска продукции;

- подобрать математический метод решения производственной задачи планирования;

–  –  –

Через переменные 1, 2, 3 обозначены объемы производства соответствующего вида продукции (молока, кефира и сметаны).

Целевая функция – это математическая запись критерия оптимальности, т.е. выражение, которое необходимо максимизировать [1].

= 70001 + 120002 + 220003

Ограничения по ресурсам:

0,851 + 0,852 + 4,23 30, 0,201 + 0,202 18, 0,53 15, 1, 2, 3 0.

Методом решения поставленной математической задачи был выбран симплекс – метод [3].

Задачу приводят к каноническому виду:

0,851 + 0,852 + 4,23 + 4 = 30, 0,201 + 0,202 + 5 = 18, 0,53 + 6 = 15, 0, = 1,6.

Задачу решают с помощью приложения Excel программного комплекса Microsoft Office. Основа работы с программой есть принцип ячейки. В каждую ячейку вводят данные различного содержания и с введенными данными проводят логические операции, вводят функции. Каждая ячейка табличного процессора Microsoft Excel имеет сой фиксированный адрес, что сводит к нулю возможность производить неверные расчеты.

Работая с данными задачи, в ячейки рабочего листа программного средства вводятся исходные данные и формулы:

- в ячейках В3:D3 будут находиться значения переменных х1 и х2 соответственно;

- в ячейки В4:D4 помещают коэффициенты при переменных в целевой функции задачи;

- в ячейку E4 вводят выражение целевой функции с использованием встроенной функции «СУММПРОИЗВ», аргументами этой функции являются вышеуказанные массивы ячеек B3:D3 и B4:D4 (формула в ячейке E4 имеет вид: = СУММПРОИЗВ (3: 3; 4: 4);

- в ячейки В7:D10 помещают коэффициенты при переменных в ограничениях задачи;

- в ячейки E7:E10 вводят выражения левых частей ограничений с использованием функции «СУММПРОИЗВ»;

- в ячейках F7:F10 указывают знаки в ограничениях;

- в ячейки G7:G10 вводят значения правых частей ограничений.

Рабочий лист программного листа показан на рисунке 1.

Рис. 1. Рабочий лист программного листа

Для решения задачи оптимизации запускают надстройку «Поиск решения» в меню «Сервис» и заполняют все необходимые поля в панели надстройки.

В панели «Параметры поиска решения» указывают, что модель задачи оптимизации является линейной, и задают условие не отрицательности переменных.

Рис. 2. Рабочий лист Excel с результатами решения После запуска надстройки «Поиск решения» на выполнение получают сообщение об успешном решении задачи оптимизации.

В окне «Тип отчета» выбирают пункт «Результаты» и «Устойчивость».

Рабочий лист Excel содержит результаты решения (рис. 2).

Принятие управленческого решения по оптимальному планированию основано на следующих результатах:

- наибольшая выручка от реализации цельномолочной продукции 323529 рублей;

- оптимальный объем выпуска молока 20 тонн;

- оптимальный объем выпуска кефира 15,3 тонн;

- оптимальный объем выпуска сметаны 0 тонн.

Библиографический список

1. Беришвили, О. Н. Методы оптимальных решений: учебное пособие / О. Н. Беришвили, С. В. Плотникова. – Самара: РИЦ СГСХА, 2013. – 180 с.

2. Бунтова, Е. В. Анализ оптимальных решений экономических задач / Е. В. Бунтова, А. В. Низовцев // Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты. Сборник материалов 4-й международной научно-практической конференции. Новосибирск, 2013.-С 223-231.

3. Бунтова, Е. В. Прикладная математика для инженеров сельскохозяйственных вузов: учебное пособие / Е.В. Бунтова, С.В.Плотникова.- Самара: РИЦ СГСХА, 2015.- 126 с.

УДК 517.9:531

ПРИЛОЖЕНИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ

ПЕРВОГО ПОРЯДКА К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ

ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ МЕХАНИКИ

Савонин А. С.,студент, ФГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ.

Руководитель: Нестеренко Д. И., к.п.н., доцент ФГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ.

Для прогресса математики в наше время имеются достаточно серьезные основания, поскольку человечество перешло в новую фазу развития естественных наук и серьезного обновления инженерной мысли.

Савонин А. С., Нестеренко Д. И.

Теория дифференциальных уравнений появилась и прогрессировала под постоянным воздействием задач механики и математической физики. Прежде чем практическая задача превратится в объект математического исследования, она должна пройти значительный путь. Эта задача должна быть четко сформулирована и принята не только практиком, но и математиком. Для науки мало создать математическую модель явления, т.е. перечислить исходные положения теории, необходимо найти тот математический язык, на котором удается описать в точных количественных терминах эту модель.

Дифференциальные уравнения являются одним из самых популярных и мощных средств математического решения задач естественнонаучного цикла: теоретической механики, физики, химии и др. Поэтому вполне понятно то внимание, которое уделяется вопросу решения прикладных и технических задач с помощью дифференциальных уравнений.

Наша цель - овладение навыками в составлении и решении дифференциальных уравнений первого порядка по условиям задач теоретической физики.

В своей работе мы рассматриваем теорию обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка и физические процессы, описываемые этими уравнениями.

Анализ решения физических задач позволил нам определить алгоритм их решения:

1) установить величины, изменяющиеся в данном явлении, и выявить физические законы, связывающие их;

2) выбрать независимую переменную и выразить математически функцию этой переменной в условиях данной задачи;

3) исходя из условий задачи, определить начальные или краевые условия исследуемого явления;

4) выразить все фигурирующие в условии задачи величины через независимую переменную, искомую функцию и производные этой функции;

5) исходя из условий задачи и физического закона, которому подчиняется данное явление, составить дифференциальное уравнение;

6) найти общее решение или общий интеграл дифференциального уравнения;

7) по начальным или краевым условиям найти частное решение;

8) исследовать полученное решение.

С механической точки зрения:

-дифференциальное уравнение s= f (s; t) – математическая модель изменения скорости движения некоторого физического тела;

-общее решение s = (t,с) определяет общие законы движения тела;

-начальные условия t = to, s = so содержат информацию о начальном состоянии тела в определенный момент времени;

-частное решение s = (t) определяет такой закон движения, из которого можно получить конкретные количественные результаты о состоянии тела в любой момент времени.

Во многих случаях составление дифференциального уравнения основывается, на так называемой «линейности процесса в малом», т.е. на дифференцируемости функций, выражающих зависимость величин. Общая идея замены функций на малых промежутках аргумента линейными функциями, лежащая в основе решения физических задач с помощью дифференциальных уравнений, называется линеаризацией. В подавляющем большинстве случаев этот метод действует безотказно.

Библиографический список

1. Нестеренко, Д.И. Приложение дифференциальных уравнений к решению физических задач. Учебно-методическое пособие / Д.И. Нестеренко, Я.Э. Шахбазова. – Волгоград; ИПК ФГОУ ВПО ВГСХА «Нива», 2009. – 64 с.

2. Понаморев, К.К. Составление и решение дифференциальных уравнений инженерно-технических задач / К.К. Понамарев. – М.: Учпедгиз, 1962. – 184.

УДК: 347.046:159.9

КОМПЛЕКС ПСИХОЛОГО ПЕДАГОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ

ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ

ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ ОБУЧАЮЩИХСЯ В ВУЗАХ

Сизоненко О. О.,студент ФГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ.

Сизоненко О. О., Бабоченко Н. В.

Руководитель: Бабоченко Н. В., к.т.н., доцент ФГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ.

Ключевые слова: психолого-педагогические условия, качество профессиональной подготовки студентов, самостоятельная учебная работа студентов, формы и методы обучения.

В статье представлен и раскрыт комплекс психологопедагогических условий повышения качества профессиональной подготовки студентов обучающихся в вузах. Даются рекомендации по совершенствованию форм и методов обучения.

Необходимость повышения качества профессиональной подготовки современного специалиста обусловлена потребностями общества в высокой квалификации будущих специалистов, определяемой как совокупность профессиональных знаний, умений и сформированности соответствующих предпосылок для успешной производственной деятельности в будущем. Поэтому принципиальное значение приобретает рассмотрение условий, оказывающих существенное влияние на достижение студентами высокого уровня знаний и умений, и содействующих развитию их профессиональных способностей. Исходя из сказанного, сформулируем цель исследования – разработать комплекс психологопедагогических условий повышения качества профессиональной подготовки студентов обучающихся в вузах. Исходя из цели, сформулируем задачи исследования: 1) выявить условия способствующие повышению профессиональной подготовки студентов; 2) обосновать полученные результаты исследования; 3) провести анализ полученных результатов и сделать выводы.

Для обоснования психолого-педагогических условий, содействующих повышению качества профессиональной подготовки студентов вначале необходимо уточнить, что подразумевается под условием. Условие - это внешнее обстоятельство, оказывающее существенное влияние на протекание педагогического процесса, направленного на достижение планируемого результата. Важным условием, на наш взгляд, позволяющим качественно улучшить профессиональную подготовку специалистов, является психологическая поддержка каждого студента в период его обучения.

Установлено, в процессе исследования, что начинающий студент нередко испытывает значительные затруднения в процессе обучения и нуждается в психологической поддержке, сущность которой в следующем: 1) выявлении причин различного рода затруднений, испытываемых обучающимися; 2) осуществлении психокоррекции в связи с различными проявлениями интеллектуального, эмоционального, волевого плана в поведении человека; 3) необходимости оказании помощи в решении проблем личного плана, в частности, связанных с профессиональным самоопределением и изменением социального статуса.

Определили, что особенно значима помощь в начальный период адаптации личности к условиям обучения, которая происходит на различных уровнях: индивидуальном, личностном, социально-психологическом. Выявили, что у каждого студента свой индивидуальный и временной период адаптации, который характеризуется, прежде всего, стремлением к достижению равновесия между психологическими и социальными потребностями, которое позволяет человеку достаточно гибко реагировать на воздействие различных факторов и активно включаться в процесс обучения. На продолжительность начального периода оказывают влияние как объективные, так и субъективные факторы.

К объективным факторам отнесем: а) изменение условий и режима трудовой деятельности (учение как вид трудовой деятельности); б) вхождение в новый коллектив, новую группу людей, каждый из членов которой имел ранее определенный статус, и который в настоящее время предстоит изменить; в) неопределенность цели учения (для некоторых обучаемых период профессиональной подготовки означает какое-то временное решение их вопросов); д) отсутствие индивидуального подхода к обучающимся, со стороны преподавателей.

Субъективные факторы: 1) умения студентами реально оценить свои психолого-физиологические данные и, что очень важно, особенности своей умственной деятельности; 2) решение бытовых проблем; 3) степень сформированности навыков систематической и самостоятельной работы; 4) рациональное использование времени.

Не менее значимым условием, на наш взгляд, повышения качества профессиональной подготовки студентов является нацеленность на будущее, позволяющая человеку быстрее осваивать ту или иную специальность или изменить ее в рамках данной профессии, лучше адаптироваться в новых условиях. Видение перспективы профессиональной деятельности детерминирует активный процесс учебной деятельности, содействует развитию познавательных возможностей, стремлению непрерывно пополнять свои знания и совершенствовать свое профессиональное мастерство. Для достижения ожидаемых, планируемых результатов необходимо спроектировать цель, основываясь на квалификационных показателях конкретной специальности. Цель должна быть сформулирована таким образом, чтобы обучающиеся смогли уяснить, с помощью каких действий, каких способов они могут ее достигнуть, продвигаясь от незнания и знанию, приобрести необходимые профессиональные умения и навыки. Осознание цели обучения содействует процессу перевода ее объективного значения в субъективный смысл, превращению ее в жизненно важную задачу, которая становится реальным смыслом активного включения в процесс учения и качественного усвоения, необходимых для успешной профессиональной деятельности знаний, умений и навыков.

Цели базируются на потребностно-мотивационной сфере в процессе развития личности и могут стать мотивами и внутренними стимулами учения. Следовательно, одним из психологопедагогических условий совершенствования качества подготовки будущих специалистов будет являться мотивация учения.



Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 29 |
 

Похожие работы:

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации Красноярский государственный аграрный университет ЗАКОН И ОБЩЕСТВО: ИСТОРИЯ, ПРОБЛЕМЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ Часть 1 Материалы межвузовской студенческой научной конференции (апрель 2013 г.) Секция теории государства и права Секция истории государства и права Секция конституционного, муниципального, административного и международного права Секция гражданского, семейного, предпринимательского права и МЧП Секция гражданского и арбитражного процесса...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации Департамент научно-технологической политики и образования ФГБОУ ВО «Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского» Одесский государственный экологический университет Аграрный университет, Пловдив, Болгария Университет природных наук, Познань, Польша Университет жизненных наук, Варшава, Польша Монгольский государственный сельскохозяйственный университет, Улан-Батор, Монголия Семипалатинский государственный университет им....»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ – МСХА ИМЕНИ К.А. ТИМИРЯЗЕВА ДОКЛАДЫ ТСХА Выпуск 287 Том II (Часть II) Москва Грин Эра УДК 63(051.2) ББК Д63 Доклады ТСХА: Сборник статей. Вып. 287. Том II. Часть II. — М.: Грин Эра 2 : ООО «Сам полиграфист», 2015 — 480 с. ISBN 978-5-00077-330-7 (т. 2, ч. 2) ISBN 978-5-00077-328-4 (т. 2) В сборник включены статьи по материалам докладов ученых РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, других вузов и...»

«Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт табака, махорки и табачных изделий» ИННОВАЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ ДЛЯ НАУЧНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА И ХРАНЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИ БЕЗОПАСНОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ И ПИЩЕВОЙ ПРОДУКЦИИ Материалы Международной научно-практической конференции 06 – 26 апреля 2015 г. Краснодар УДК 664.001.12/.18 ББК 65.00.11 И 67 Инновационные исследования и разработки для научного обеспечения производства...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.И. ВАВИЛОВА» ЛАНДШАФТНАЯ АРХИТЕКТУРА И ПРИРОДООБУСТРОЙСТВО: ОТ ПРОЕКТА ДО ЭКОНОМИКИ –2015 Материалы II Международной научно-техническая конференции Саратов 2015 г УДК 712:630 ББК 42.3 Л Л22 Ландшафтная архитектура и природообустройство: от проекта до экономики –2015: 2015: Материалы...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации Департамент научно-технологической политики и образования Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Красноярский государственный аграрный университет» СТУДЕНЧЕСКАЯ НАУКА ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ Материалы Х Всероссийской студенческой научной конференции (2 апреля 2015 г.) Часть 3 Секция 9. РАЦИОНАЛЬНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЗЕМЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ Секция 10.СОСТОЯНИЕ АГРОЛАНДШАФТОВ, ЭКОЛОГИЯ И РАЦИОНАЛЬНОЕ...»

«Федеральное агентство научных организаций России Отделение сельскохозяйственных наук РАН ФГБНУ «Прикаспийский научно-исследовательский институт аридного земледелия» Прикаспийский научно-производственный центр по подготовке научных кадров Региональный Фонд «Аграрный университетский комплекс» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Волгоградский государственный аграрный университет» ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ И СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ...»

«СДННТ-ПЕТЕРБУРГСНИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫ Й УНИВЕРСИТЕТ НАУЧНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАЗВИТИЯ АПК В УСЛОВИЯХ РЕФОРМИРОВАНИЯ ЧАСТЬ I САНКТ-ПЕТЕРБУРГ МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НАУЧНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАЗВИТИЯ АПК В УСЛОВИЯХ РЕФОРМИРОВАНИЯ ЧАСТЬ I Сборник научных трудов САНКТ-ПЕТЕРБУРГ Научное обеспечение развития АПК в условиях реформирования: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической...»

«ИННОВАЦИОННЫЙ ЦЕНТР РАЗВИТИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ INNOVATIVE DEVELOPMENT CENTER OF EDUCATION AND SCIENCE Сельскохозяйственные науки: вопросы и тенденции развития Выпуск II Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции (10 ноября 2015г.) г. Красноярск 2015 г. УДК 63(06) ББК 4я43 Сельскохозяйственные науки: вопросы и тенденции развития/ Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. № 2. г. Красноярск, 2015. 38 с. Редакционная...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия им. П.А. Столыпина» Материалы III Всероссийской студенческой научной конференции (с международным участием) В МИРЕ НАУЧНЫХ ОТКРЫТИЙ 20-21 мая 2014 г. Том V Часть 1 Ульяновск 2014 Материалы III Всероссийской студенческой научной конференции (с международным участием) «В мире научных открытий» / Ульяновск:, ГСХА им. П.А. Столыпина, 2014, т. V. Часть 1. 370 с. Редакционная...»

«МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ЭКОЛОГИИ И БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ АКАДЕМИЯ ВОДОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК РФ ТОЛЬЯТТИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МЕЖОТРАСЛЕВОЙ НАУЧНО-ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ПЕНЗЕНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ АКАДЕМИИ ПРИРОДНОРЕСУРСНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ, ЭКОЛОГИЯ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ РОССИИ XIII Международная научно-практическая конференция Сборник статей январь 2015 г. Пенза УДК 574 ББК 28.08 П 77 Под общей редакцией: доктора технических наук, профессора...»

«Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Алтайский научно-исследовательский институт сельского хозяйства Научные разработки молодых ученых для АПК Западной Сибири Барнаул 2015   65 лет Алтайскому НИИСХ УДК 631/633(571.1) ББК 41/42 Н 34 Н34 Научные разработки молодых ученых для АПК Западной Сибири: сборник статей /Межрегиональная научная конференция «Актуальные направления сельскохозяйственной науки в работах молодых ученых» (9-10 июля 2015 г.) Барнаул: ФГБНУ Алтайский НИИСХ,...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «РЯЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ П.А.КОСТЫЧЕВА» АГРАРНАЯ НАУКА КАК ОСНОВА ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНА Материалы 66-й Международной научно-практической конференции, посвященной 170-летию со дня рождения профессора Павла Андреевича Костычева 14 мая 2015 года Часть II Рязань, 2015 МИНИСТЕРСТВО...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ ФГБОУ ВПО «ПЕНЗЕНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ» МЕЖОТРАСЛЕВОЙ НАУЧНО-ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЦЕНТР ПЕНЗЕНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ АКАДЕМИИ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ IX Всероссийская научно-практическая конференция Сборник статей ноябрь 2014 г. Пенза УДК 378.1 ББК 74,58 П 78 Под редакцией зав. кафедрой «Управление», кандидата...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия им. П.А. Столыпина» IV Международная научно-практическая конференция молодых ученых Молодежь и наука XXI века 16-20 сентября 2014 г. Том II Ульяновск, 201 УДК 63 : 001 Материалы IV Международной научно-практической конференции «Молодежь и наука XXI века» 16-20 сентября 2014 года : сборник научных трудов. Том II. Ульяновск: УГСХА им. П.А. Столыпина, 2014. 230 с. Редакционная...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации ФГБОУ ВПО «Ульяновская ГСХА им. П.А.Столыпина» Материалы IV Всероссийской студенческой научной конференции (с международным участием) В мире научных открытий 20-21 мая 2015 г. Том VII Часть 1 Ульяновск 2015 Материалы IV Всероссийской студенческой научной конференции (с международным участем) «В мире научных открытий» / Ульяновск: ГСХА им. П.А.Столыпина, 2015. Т. VII. Ч.1. 266 с.Редакционная коллегия: В.А.Исайчев, первый проректор проректор...»

«СЕЛЕКЦИОННЫЙ ЦЕНТР ПО СРЕДНЕРУССКОЙ ПОРОДЕ ПЧЕЛ МЕДОНОСНЫХ ФГБНУ СВРАНЦ ФГБНУ «УДМУРТСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА» ФГБНУ «ЗОНАЛЬНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА СЕВЕРО-ВОСТОКА имени Н.В.РУДНИЦКОГО» ФГБОУ ВПО «ИЖЕВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ» БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННОГО ПЧЕЛОВОДСТВА Материалы II Международной научно-практической конференции 3-4 марта 2015 г. Киров УДК 638. ББК 46.91 Б 63...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.И. ВАВИЛОВА» СПЕЦИАЛИСТЫ АПК НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ (экономические науки) Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции САРАТОВ УДК 378:001.89 ББК 4 М74 М74 Специалисты АПК нового поколения (экономические науки): Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции....»

«МАТЕРИАЛЫ I МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.И. ВАВИЛОВА» ПРОБЛЕМЫ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА СТРАН ЕВРАЗИЙСКОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОЮЗА: МАТЕРИАЛЫ I МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ (5 cентября 2015 г) Саратов 2015 г ПРОБЛЕМЫ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА СТРАН ЕВРАЗИЙСКОГО...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации ФГБОУ ВО “Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского” Институт управления природными ресурсами – факультет охотоведения им. В.Н. Скалона Материалы IV международной научно-практической конференции КЛИМАТ, ЭКОЛОГИЯ, СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО ЕВРАЗИИ, посвященной 70-летию Победы в Великой Отечественной войне (1941-1945 гг.) и 100-летию со дня рождения А.А. Ежевского (28-31 мая 2015 года) Секция ОХРАНА И РАЦИОНАЛЬНОЕ...»







 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.