O Uso de Redes Neurais na Engenharia de Avaliações: Determinação dos Valores Venais de Imóveis Urbanos
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Ciências Exatas e Naturais (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/82 |
Resumo: | O presente trabalho tem por objetivo a utilização da técnica de Redes Neurais Artificiais na estimação dos valores venais de imóveis urbanos da cidade de Guarapuava, PR. Para tanto, utilizaram-se dados do Cadastro Imobiliário fornecidos pelo setor de Planejamento da Prefeitura Municipal. O modelo inicial foi composto por treze variáveis/atributos do cadastro: bairro, setor, pavimentação, esgoto, iluminação pública, área do terreno, pedologia, topografia, situação, área edificada, tipo, estrutura e conservação. A técnica da Análise das Componentes Principais foi usada para reduzir e transformar as variáveis originais em nove fatores. As Redes Neurais Artificiais desenvolvidas foram do tipo feedforward, utilizando o algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardt, com uma camada oculta. Os resultados da amostra de dados completa foram comparados com os resultados obtidos dividindo-se a mesma em grupos menores, compostos de bairros com características semelhantes, sendo que os resultados obtidos com estes últimos (grupos menores) foram superiores aos obtidos com o primeiro (amostra completa). |
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O Uso de Redes Neurais na Engenharia de Avaliações: Determinação dos Valores Venais de Imóveis UrbanosMatemática; Engenharia.redes neurais artificiais; análise multivariada; engenharia de avaliações.O presente trabalho tem por objetivo a utilização da técnica de Redes Neurais Artificiais na estimação dos valores venais de imóveis urbanos da cidade de Guarapuava, PR. Para tanto, utilizaram-se dados do Cadastro Imobiliário fornecidos pelo setor de Planejamento da Prefeitura Municipal. O modelo inicial foi composto por treze variáveis/atributos do cadastro: bairro, setor, pavimentação, esgoto, iluminação pública, área do terreno, pedologia, topografia, situação, área edificada, tipo, estrutura e conservação. A técnica da Análise das Componentes Principais foi usada para reduzir e transformar as variáveis originais em nove fatores. As Redes Neurais Artificiais desenvolvidas foram do tipo feedforward, utilizando o algoritmo de treinamento Levenberg-Marquardt, com uma camada oculta. Os resultados da amostra de dados completa foram comparados com os resultados obtidos dividindo-se a mesma em grupos menores, compostos de bairros com características semelhantes, sendo que os resultados obtidos com estes últimos (grupos menores) foram superiores aos obtidos com o primeiro (amostra completa).UNICENTROBaptistella, MarisaCunico, Luiz Homero BastosArns Steiner, Maria Terezinha2009-07-13info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigoapplication/pdfhttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/82RECEN-Revista de Ciências Naturais e Exatas; v. 9, n. 2 (2007)RECEN - Revista Ciências Exatas e Naturais; v. 9, n. 2 (2007)2175-56201518-0352reponame:Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)instname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)instacron:UNENTROporhttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/82/117info:eu-repo/semantics/openAccess2009-08-05T14:41:24Zoai:ojs.revistas.unicentro.br:article/82Revistahttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECENPUBhttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/oai||recen@unicentro.br2175-56201518-0352opendoar:2009-08-05T14:41:24Revista Ciências Exatas e Naturais (Online) - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)false |
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