Avaliação de segmentações urbanas via inteligência computacional
Uma metodologia de visualização com software livre e algoritmo fuzzy c-means a partir de dados do censo IBGE do ano 2000
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Este livro apresenta uma metodologia de análise de dados georreferenciados referentes a situação socioeconômica da população. A metodologia é baseada na utilização do algoritmo de agrupamento de dados fuzzy c-means (FCM), e o mapeamento dos grupos em uma base cartográfica. O principal resultado do algoritmo FCM é o cálculo, para cada registro, de um valor de pertinência fuzzy associado a cada grupo. A visualização do resultado é feita no sistema Google Maps, juntamente com um conjunto de softwares open source, ou seja, sem custo de licenciamento. A metodologia de mapeamento e v...
Este livro apresenta uma metodologia de análise de dados georreferenciados referentes a situação socioeconômica da população. A metodologia é baseada na utilização do algoritmo de agrupamento de dados fuzzy c-means (FCM), e o mapeamento dos grupos em uma base cartográfica. O principal resultado do algoritmo FCM é o cálculo, para cada registro, de um valor de pertinência fuzzy associado a cada grupo. A visualização do resultado é feita no sistema Google Maps, juntamente com um conjunto de softwares open source, ou seja, sem custo de licenciamento. A metodologia de mapeamento e visualização, permite estabelecer um marco para o monitoramento de impactos socioeconômicos, e nesse sentido, é mostrado um estudo de caso aplicado às cidades de Niterói e São Gonçalo, com vistas ao maior projeto individual da história da Petrobras, o COMPERJ (Complexo Petroquímico do Rio de Janeiro). A contribuição deste trabalho reside em oferecer metodologia para visualização de dados multivariados e georreferenciados, com ferramentas de fácil acesso, à luz de uma análise exploratória espacial. Os resultados mostraram uma metodologia capaz de embasar decisões que maximizem impactos positivos.
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