Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Método de orientação à modelagem de dados mensurados em proporção

A implementação de técnicas estatísticas, como modelos de regressão, permite conhecer os efeitos dos fatores sobre a característica de qualidade de um produto, contribuindo na melhoria da qualidade de produtos e processos. O objetivo desta dissertação consiste em elaborar um método que oriente à modelagem de dados mensurados em proporção, levando em consideração a classificação das variáveis dependentes e independentes, com enfoque no Modelo de Regressão Beta e no Modelo de Quaseverossimilhança. O método é ilustrado com um estudo em uma empresa curtidora da região do Vale do Rio dos Sinos no Rio Grande do Sul. A modelagem realizada neste estudo referiuse a proporção de produtos refugados no processo de produção por erro de classificação. Os Modelos de Regressão Beta e de Quase-verossimilhança apresentaram bom ajuste e mostraram-se adequados na modelagem da proporção de produtos por erros de classificação. Esses modelos podem ser estendidos a todos os processos industriais que envolvam a produção de produtos não conformes às especificações de fabricação (defeituosos). O método elaborado apresentou facilidade de entendimento e clareza dos passos para a escolha dos modelos de regressão usados na modelagem de dados mensurados em proporção.

Regionalização das velocidades extremas e temperaturas dos ventos no centro-sul do Brasil.

Séries de dados de velocidades máximas anuais do vento, classificadas segundo o tipo de tormenta (ventos EPS ou TS) e a direção (octantes), são utilizadas para o ajuste de um modelo baseado em regressão linear múltipla, permitindo a estimativa dos ventos extremos no interior da região definida pelas estações meteorológicas disponíveis. A correlação entre as velocidades do vento e a temperatura do ar durante tormentas também é investigada, bem como o comportamento estatístico das temperaturas durante ventos fortes.

Linguagem orientada e estrutura de dados para projeto automatico de edificios

Uma linguagem orientada ao problema de projeto estrutural de edifícios e a correspondente estrutura de armazenamento de dados são apresentados, como núcleo principal do sistema PROADE. Objetiva-se assim permitir ao engenheiro estrutural descrever o problema em termos correntes de Engenharia, organizandose os dados recebidos para posterior análise e dimensionamento da estrutura. São discutidos o problema PROADE e os dados correspondentes, seguidos pela descrição das estruturas de armazenamento de dados do sistema. A seguir, define-se a linguagem PROADE e finalmente apresenta-se a organização do sistema PROADE.

Uma interface visual para modelos de bancos de dados orientados a objetos com suporte para versões

Este trabalho apresenta o projeto de uma interface visual para modelos de bancos de dados orientados a objetos, com suporte para versões. Um requisito importante, não atendido pelas interfaces visuais específicas e genéricas para sistemas orientados a objetos, é a capacidade de definir e manipular versões de um objeto nos vários níveis da hierarquia de classes (herança por extensão, adotada pelo modelo de versões [GOL 95]). As interfaces, que manipulam versões, suportam essa característica no nível mais especializado da hierarquia (herança por refinamento, adotada pelos principais SGBDOOs). Procurando prover a possibilidade do versionamento de objetos nos vários níveis da hierarquia de classes, surgiu a motivação para projetar e desenvolver uma interface visual com funcionalidades de interfaces existentes (específicas e genéricas) e que obedeça às características principais dos Modelos de Dados Orientados a Objetos e do Modelo de Versões [GOL 95], seguindo as características recomendadas para interfaces visuais para MDOOs, propostas em [SIL 96]. Foi implementado um protótipo com algumas das características projetadas para o browser de objeto e seu suporte para versões.

Dados e informações usados na tomada de decisão em bibliotecas universitárias brasileiras : o contexto da atividade de desenvolvimento de coleções

Foi realizado um estudo de caráter expioratório-descritivo para verificar o uso dos dados e estatísticas coletados regularmente pelas bibliotecas universitárias brasileiras no processo decisório dentro da atividade de desenvolvimento de coleções. Tendo como base a abordagem sistêmica, a biblioteca universitária foi classificada como uma organização social de serviço em constante interação com o meio ambiente. A função e os objetivos da universidade e da biblioteca universitária, as necessidades informacionais dos usuários, os recursos bibliográficos e financeiros, o uso de coleções, a produção e o custo dos materiais bibliográficos foram identificados como os fatores ambientais que afetam a biblioteca universitária e a atividade de desenvolvimento de coleções, da coleta de dados e da implementação de um sisitema de informação gerencial. Foi sugerido um conjunto de dados, agrupados em categorias relacionadas aos fatores ambientais, como base para consttução de um sisitema de informação, assim como um referencial teórico para a coleta de dados a serem usados como insumos para a tomada de decisão na atividade de desenvolvimetno de coleções em bibliotecas universitárias. Os resultados da pesquisa revelaram que os dados e estatísticas coletadas regularmente pelas bibliotecas universitárias brasileiras não sao completos, tampouco suficientes para auxiliar na tomada de decisão.