Determination of house and apartment prices in the Juiz De Fora region, Minas Gerais, through intelligent algorithms
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v15i2.13916Palavras-chave:
Propriedades, algoritmos inteligentes, redes neurais, TLBO, ANN, kNN, SVMResumo
Os corretores imobiliários avaliam os imóveis, sugerindo um preço com base em sua experiência e dados de mercado, enquanto os engenheiros avaliam os imóveis, realizando cálculos, avaliações estruturais e conservação do imóvel. No entanto, pode-se criar tecnologia especializada combinando o conhecimento técnico de ambos os profissionais para definir uma faixa de avaliação para um determinado imóvel. Este estudo apresenta a aplicação de algoritmos de classificação inteligente, a saber, k-neest neighbor (kNN), rede neural artificial multilayer perceptron (MLP) e algoritmos de máquina de vetor de suporte (SVM), e otimização baseada em ensino-aprendizagem (TLBO) como o seletor de entrada. O algoritmo desenvolvido neste estudo pode ser utilizado em três bairros da cidade de Juiz de Fora, Minas Gerais, Brasil, para classificar o preço de um imóvel em faixas que variam de A a F com velocidade de classificação de 75 milissegundos e 82% precisão. O sistema pode servir para orientar e auxiliar agentes imobiliários e engenheiros em sua avaliação, facilitando assim o trabalho desses profissionais ao incorporar as técnicas de ambos em sua estrutura, já que o estudo foi realizado com imóveis reais vendidos no mercado de Juiz de Fora
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