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Ambiente Construído

On-line version ISSN 1678-8621

Abstract

FONSECA, Raphaela Walger da; DIDONE, Evelise Leite  and  PEREIRA, Fernando Oscar Ruttkay. Modelos de predição da redução do consumo energético em edifícios que utilizam a iluminação natural através de regressão linear multivariada e redes neurais artificiais. Ambient. constr. [online]. 2012, vol.12, n.1, pp. 163-175. ISSN 1678-8621.  http://dx.doi.org/10.1590/S1678-86212012000100011.

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.

Keywords : Iluminação natural; Eficiência energética; Redes neurais artificiais.

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