Previsão do preço da habitação
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O objectivo deste documento é avaliar o desempenho da análise relacional cinzenta na previsão do preço da habitação para o mercado imobiliário de Taiwan. Uma abordagem baseada em exemplos que utilizou o classificador k-nearest vizinho também foi aplicada para a comparação do desempenho. A análise relacional cinzenta foi modificada para calcular a síntese ponderada das dez principais instâncias de correspondência através de várias estratégias de ponderação. Os resultados experimentais deste trabalho concluíram que a análise relacional cinzenta superou a abordagem baseada em...
O objectivo deste documento é avaliar o desempenho da análise relacional cinzenta na previsão do preço da habitação para o mercado imobiliário de Taiwan. Uma abordagem baseada em exemplos que utilizou o classificador k-nearest vizinho também foi aplicada para a comparação do desempenho. A análise relacional cinzenta foi modificada para calcular a síntese ponderada das dez principais instâncias de correspondência através de várias estratégias de ponderação. Os resultados experimentais deste trabalho concluíram que a análise relacional cinzenta superou a abordagem baseada em instâncias em termos de erro médio absoluto, erro quadrático médio e erro absoluto relativo. Além disso, a estratégia de síntese com pesos descendentes teve um melhor desempenho do que os pesos médios durante o processo de integração das instâncias de correspondência. O resultado também sugeriu que o desempenho foi ligeiramente reduzido se as dez primeiras instâncias de correspondência fossem reduzidas para cinco instâncias. A análise relacional cinzenta integrada com o modelo de síntese ponderada pode ajudar tanto os compradores como os proprietários a identificar oportunidades e a estimar os riscos potenciais num mercado imobiliário em deterioração.
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