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

Raphaela Walger da Fonseca, Evelise Leite Didoné, Fernando Oscar Ruttkay Pereira

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.

Palavras-chave


Iluminação natural; Eficiência energética; Redes neurais artificiais

Texto completo:

PDF




Direitos autorais 2016 Ambiente Construído

Licença Creative Commons
Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Indexado em: