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dc.contributor.advisorQUESADO FILHO, Nelson de Oliveira-
dc.contributor.authorMENEZES, Rodrigo Soares de-
dc.date.accessioned2021-05-03T11:42:08Z-
dc.date.available2021-05-03T11:42:08Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationMENEZES, Rodrigo Soares de. Redes neurais artificiais aplicadas a estimativa de custo em obras na região metropolitana de Fortaleza - CE. 2021. Monografia (Graduação em Engenharia Civil) – Centro Universitário Unichristus. Fortaleza, 2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unichristus.edu.br/jspui/handle/123456789/1146-
dc.description.abstractHodiernamente, quanto ao mercado nacional brasileiro relacionado aos investimentos imobiliários, verifica-se um estimulo de ascensão imobiliária na Região Metropolitana de Fortaleza e na economia local. Baseado nesse contexto, o setor da construção civil cearense possui falhas quando relacionadas às estimativas preliminares de custos, pela hipótese do erro em análises de viabilidades de projetos nas fases iniciais, resultando em erro preliminar de estimativa de custos. O objetivo do presente estudo consiste em aplicar uma rede neural artificial pré-programada a estimativa de custos e obras na região metropolitana de Fortaleza. Utilizando como base de metodologias e fontes de coleta de informações entrevista e sondagens de opiniões em construtoras e grupo de discursões, sendo aplicada em uma rede neural artificial. Diante ao exposto, a RNA procurou o melhor algoritmo adequado para o estudo, verificando encontrar a melhor forma de comportamento, identificando que a 8ª tentativa resultou em um modelo mais eficiente em comparação aos outros modelo testados, evidenciando que o algoritmo mais adequado para o estudo foi do tipo ondulado. Com os resultados satisfatório do treinamento partiu-se para a validação onde foram testadas 25% da amostra total, resultando em 3 obras, onde aplicando o raciocínio positivo da análise do treinamento, verificou-se que a RNA evidenciou que a média dos erros é menor que os erros resultantes da aplicação dos modelos de estimativas atuais e tradicionais adotadas a RNA demonstrou uma estimativa de erro de 14,46%, obtendo um resultado satisfatório da utilização da RNA, sendo possível atingir os objetivos esperados. Portanto, foi concluído que o modelo de RNA aplicado apresentou um potencial de funcionamento eficiente, tornando-se uma ferramenta inovadora, que pode revolucionar a forma como calcula-se estimativas preliminares de custos. buscando determinar as soluções consideradas adequadas com sugestões de evolução do modelo desenvolvido.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectRede neural artificialpt_BR
dc.subjectEstimativa preliminar de custospt_BR
dc.subjectMercado imobiliáriopt_BR
dc.titleRedes neurais artificiais aplicadas a estimativa de custo em obras na região metropolitana de Fortaleza - CEpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.title.inglesArtificial neural networks applied to cost estimation in works in the metropolitan region of Fortaleza - CEpt_BR
dc.description.resumo_abstractToday, the Brazilian national market related to real estate investments, there is a stimulus of real estate growth in the Metropolitan Region of Fortaleza and in the local economy. Based on this context, the civil construction sector in Ceará has flaws when related to preliminary costs related, due to the hypothesis of an error in the analysis of project viability in the initial phases, which ended in a preliminary error in cost estimation. The objective of the present study is to develop an artificial neural network applied to the estimation of costs and works in the metropolitan region of Fortaleza. Using as a basis for methodologies and sources of information collection, interviews and opinion polls in construction companies and a group of speeches, being applied in an artificial neural network. In view of the above, RNA sought the best suitable algorithm for the study, checking to find the best form of behavior, identifying that the 8th attempt resulted in a more efficient model compared to the other tested models, showing that the most suitable algorithm for the study it was the wavy type. With the satisfactory results of the training, validation was started, where 25% of the total sample was tested, resulting in 3 works, where applying the positive reasoning of the training analysis, it was found that the RNA showed that the average of the errors is lower that the errors resulting from the application of the models of current and traditional estimates adopted to RNA demonstrated an error estimate of 14.46%, obtaining a satisfactory result of the utilization of RNA, being possible to reach the expected objectives. Therefore, it was concluded that the RNA model applied presented a potential for efficient functioning, becoming an innovative tool, which can revolutionize the way preliminary cost estimates are calculated. seeking to determine the solutions considered adequate with suggestions for the evolution of the developed model.pt_BR
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