<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<record
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd"
    xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">

  <leader>01936nmc a2200181   4500</leader>
  <controlfield tag="005">20260520010131.0</controlfield>
  <controlfield tag="008">260224s        xxu                      </controlfield>
  <datafield tag="245" ind1="0" ind2="0">
    <subfield code="a">AVALIA&#xC7;&#xC3;O DE PRE&#xC7;O DE POSTOS DE COMBUST&#xCD;VEIS COM REGRESS&#xC3;O LINEAR EM SITUA&#xC7;&#xD5;ES DE PRAZO REDUZIDO (URGENTES) E COMPARA&#xC7;&#xC3;O DE RESULTADOS COM REDE NEURAL</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="270" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">15/05/2009 ; 19/02/2007</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">8 p.</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Mostra o emprego da an&#xE1;lise de regress&#xE3;o e de redes neurais na avalia&#xE7;&#xE3;o de postos de combust&#xED;veis em situa&#xE7;&#xF5;es urgentes, nas quais necessita-se obter um laudo r&#xE1;pido e preciso mas n&#xE3;o se disp&#xF5;e de tempo suficiente para o desenvolvimento de uma avalia&#xE7;&#xE3;o normal. Etapas: &#xB7; Levantamento de laudos anteriores feitos em situa&#xE7;&#xF5;es de prazo normal. &#xB7; constru&#xE7;&#xE3;o do modelo de regress&#xE3;o. &#xB7; constru&#xE7;&#xE3;o do modelo de rede neural. &#xB7; Compara&#xE7;&#xE3;o regress&#xE3;o x rede neural. Conclus&#xF5;es: Permite a obten&#xE7;&#xE3;o de laudos com boa precis&#xE3;o e curto espa&#xE7;o de tempo, t&#xED;pico de situa&#xE7;&#xF5;es urgentes. Pode ser aplicada para avalia&#xE7;&#xF5;es patrimoniais ou econ&#xF4;micas. Para avalia&#xE7;&#xF5;es patrimoniais, o modelo foi sens&#xED;vel &#xE0;: valor do terreno, &#xE1;rea constru&#xED;da, quantidade de equipamentos e loja de conveni&#xEA;ncia. Na an&#xE1;lise por redes neurais foram usados os mesmos dados que alimentaram a regress&#xE3;o, empregando-se o programa EasyNN. Neste trabalho o desempenho da rede neural foi superior ao da an&#xE1;lise de regress&#xE3;o linear, resultando em menores desvios e na constata&#xE7;&#xE3;o que a distribui&#xE7;&#xE3;o dos res&#xED;duos tamb&#xE9;m &#xE9; normal, possibilitando a constru&#xE7;&#xE3;o de intervalos de confian&#xE7;a com facilidade.</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="942" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">CONGTP</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
    <subfield code="a">Vidal Morato, Paulo C&#xE9;sar</subfield>
    <subfield code="9">37352</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
    <subfield code="a">Carvalho Guedes, Jackson</subfield>
    <subfield code="9">37353</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="111" ind1="2" ind2=" ">
    <subfield code="a">Rio Oil &amp;amp; Gas (2006 sept. 11-14 : Rio de Janeiro, Brazil)</subfield>
    <subfield code="9">37349</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="999" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">166017</subfield>
    <subfield code="d">166017</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="u">https://biblioteca.iapg.org.ar/ArchivosAdjuntos/Oil&amp;Gas_Rio_2006/IBP_1003.pdf</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="952" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="0">0</subfield>
    <subfield code="1">0</subfield>
    <subfield code="4">0</subfield>
    <subfield code="7">0</subfield>
    <subfield code="9">233836</subfield>
    <subfield code="a">BVIAPG</subfield>
    <subfield code="b">BVIAPG</subfield>
    <subfield code="d">2026-03-05</subfield>
    <subfield code="j">200040727</subfield>
    <subfield code="l">0</subfield>
    <subfield code="p">200040727</subfield>
    <subfield code="r">2026-03-05 14:45:27</subfield>
    <subfield code="w">2026-03-05</subfield>
    <subfield code="y">ARCHIVO</subfield>
  </datafield>
</record>
