Desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação de imóveis baseada em rede neural artificial
| dc.contributor.advisor1 | Meyer, Vinícius | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4959450647445224 | |
| dc.contributor.referee1 | Schorr, Maria Claudete | |
| dc.contributor.referee1 | Wolf, Alexandre Stürmer | |
| dc.creator | Corbellini, Arthur | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-21T11:58:27Z | |
| dc.date.available | 2023-12-21T11:58:27Z | |
| dc.date.issued | 2023-12 | |
| dc.date.submitted | 2023-12-13 | |
| dc.description.abstract | O valor do aluguel de uma propriedade pode ser determinado por uma combinação de elementos, tais como a localização, tamanho, estado de conservação, infraestrutura, características arquitetônicas e demanda do mercado imobiliário local. Portanto, distinguir as oportunidades das especulações é fundamental, já que imóveis em locação a preços inflados tendem a demorar mais tempo até serem alugados, gerando prejuízos passivos ao proprietário, ao passo que imóveis locados a preços muito baixos acabam levando mais tempo para gerar um retorno positivo sobre o investimento. Diante disso, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação capaz de realizar a avaliação dos preços de aluguéis em imóveis utilizando uma rede neural artificial. Tal rede foi desenvolvida no formato de um microsserviço, podendo ser consumida não só pelo client da própria aplicação, mas também por terceiros. A elaboração do modelo da rede neural artificial envolveu uma abordagem abrangente, abarcando desde a coleta e o pré-processamento dos dados até a implementação de estratégias específicas. Destaca-se, nesse processo, a aplicação do algoritmo de Simulated Annealing para a determinação da arquitetura da rede neural artificial mais adequada ao contexto do problema proposto. Como resultado, a aplicação alcançou um erro médio absoluto que corresponde a cerca de 2,15% da média do aluguel no conjunto de dados tratado, cujo desempenho foi considerado satisfatório para o presente estudo. | |
| dc.description.abstract | The rental value of a property can be determined by a combination of elements such as location, size, condition, infrastructure, architectural features, and local real estate market demand. Therefore, distinguishing opportunities from speculations is crucial, as properties for rent at inflated prices tend to take longer to be leased, resulting in passive losses for the owner, while properties rented at very low prices end up taking more time to generate a positive return on investment. In this context, this study proposes the development of an application capable of evaluating rental prices for properties using an artificial neural network. This network was developed in the format of a microservice, which can be consumed not only by the application's own client but also by third parties. The development of the artificial neural network model involved a comprehensive approach, covering everything from data collection and preprocessing to the implementation of specific strategies. Notably, in this process, the application of the Simulated Annealing algorithm was used to determine the most suitable artificial neural network architecture for the proposed problem. As a result, the application achieved a mean absolute error corresponding to approximately 2.15% of the mean rent in the treated dataset, whose performance was considered satisfactory for the present study. | |
| dc.identifier.citation | CORBELLINI, Arthur. Desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação de imóveis baseada em rede neural artificial. 2023. Monografia (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade do Vale do Taquari - Univates, Lajeado, 13 dez. 2023. Disponível em: http://hdl.handle.net/10737/4241. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10737/4241 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Rede Neural Artificial | |
| dc.subject | Avaliação de Imóveis | |
| dc.subject | Pré-processamento de dados | |
| dc.subject | Simulated Annealing | |
| dc.subject | Artificial Neural Network | |
| dc.subject | Real Estate Evaluation | |
| dc.subject | Data Preprocessing | |
| dc.subject.cnpq | ENG | |
| dc.title | Desenvolvimento de uma ferramenta para avaliação de imóveis baseada em rede neural artificial | |
| dc.type | bachelorThesis |