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

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 potencia...

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Main Authors:	Fonseca, Raphaela Walger da, Didoné, Evelise Leite, Pereira, Fernando Oscar Ruttkay
Format:	Online
Language:	por
Published:	ANTAC - Associação Nacional de Tecnologia do Ambiente Construído 2012
Online Access:	https://seer.ufrgs.br/ambienteconstruido/article/view/23642
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id	ojs-article-23642
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spelling	ojs-article-236422012-04-12T14:07:13Z Modelos de predição da redução do consumo energético em edifícios que utilizam a iluminação natural através de regressão linear multivariada e redes neurais artificiais Fonseca, Raphaela Walger da Didoné, Evelise Leite Pereira, Fernando Oscar Ruttkay Iluminação natural; Eficiência energética; Redes neurais artificiais 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. ANTAC - Associação Nacional de Tecnologia do Ambiente Construído CAPES 2012-02-03 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://seer.ufrgs.br/ambienteconstruido/article/view/23642 Ambiente Construído; v. 12, n. 1 (2012): Edição Especial Conforto Ambiental e Eficiência Energética; 163-175 Ambiente Construído; v. 12, n. 1 (2012): Edição Especial Conforto Ambiental e Eficiência Energética; 163-175 Ambiente Construído; v. 12, n. 1 (2012): Edição Especial Conforto Ambiental e Eficiência Energética; 163-175 1678-8621 1415-8876 por https://seer.ufrgs.br/ambienteconstruido/article/view/23642/15624 Direitos autorais 2016 Ambiente Construído https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
institution	Universidade Federal do Rio Grande do Sul
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Modelos de predição da redução do consumo energético em edifícios que utilizam a iluminação natural através de regressão linear multivariada e redes neurais artificiais

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