Emprego de técnicas de clusterização para gestão tributária do solo urbano: um estudo de caso aplicado à cidade de Fortaleza. / Use of clustering techniques for urban land tax management: a case study applied to the city of Fortaleza.

AUTOR(ES)

Carlos Cristiano Cabral

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

31/05/2010

RESUMO

O presente trabalho busca empregar técnicas de clusterização para identificar distorções tributárias causadoras de evasão fiscal, fornecendo embasamento para a correção, o controle e a minimização da ocorrência de inconsistências em bancos de dados técnicos imobiliários. Estudadas algumas redes neurais, a Rede Neural de Kohonen, também conhecida como Mapas Auto-organizáveis de Kohonen, foi escolhida por tratar com maior habilidade os dados relativos aos imóveis, uma vez que estes tipos de dados apresentam grande duplicidade de valores em suas características. Apresenta-se, a título de avaliação, estudo de caso específico do município de Fortaleza. A rede neural implementada deu origem ao software Analisador do Solo Urbano, atualmente na versão 1.4.1.

ASSUNTO(S)

self-organizing maps real estate tax iptu collection urban property redes neurais kohonen mapas auto-organizáveis tributação imobiliária iptu arrecadação propriedade urbana ciencia da computacao clustering neural networks kohonen clusterização

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