Modelos de predição da redução do consumo energético em edifícios que utilizam a iluminação natural através de regressão linear multivariada e redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fonseca,Raphaela Walger da
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Didoné,Evelise Leite, Pereira,Fernando Oscar Ruttkay
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Ambiente construído (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-86212012000100011
Resumo: Muitos estudos já comprovaram a preferência dos usuários pela luz natural como fonte de luz em edificações. Além de benefícios à saúde atribuídos a sua influência no ritmo circadiano humano, a elevada qualidade na reprodução de cor, entre outros aspectos, a luz natural apresenta reconhecido potencial de economia de energia quando substitui ou complementa a iluminação artificial. Outro fator a ser considerado é que a maior disponibilidade de iluminação natural coincide com o horário comercial de funcionamento de edificações de escritório. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é demonstrar um comparativo entre dois modelos de aproximação de funções utilizadas para representar o potencial de economia de energia través do uso da iluminação natural em escritórios. São eles: Regressão Linear Multivariada e Regressão Não Linear Multivariada, também conhecida como Rede Neural Artificial (RNA). Os resultados mostraram que as RNAs são mais adequadas para esse tipo de problema devido a sua grande habilidade de aprender, o que permite melhor capacidade de generalizar os dados em relação à Regressão Linear Multivariada.
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