Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/21117Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| cadernosderesumos1eiaufjf2024.pdf | PDF/A | 432.28 kB | Adobe PDF | View/Open |
| Type: | Artigo de Evento |
| Title: | Utilização de técnicas de Machine Learning para análise do desempenho térmico de materiais construtivos em edificações |
| Author: | Ribeiro Júnior, Israel Louback Oliveira, Gabriela Mendes, Vítor Freitas Mendes, Júlia Castro |
| Organizer: | Braida, Frederico Nascimento, Viviane Gonçalves, Narcelly |
| Resumo: | O aumento das ondas de calor ao longo dos anos tem elevado significativamente a demanda por energia para climatização de ambientes internos, intensificando as emissões de gases de efeito estufa e pressionando financeiramente as famílias. Para enfrentar esses desafios ambientais, econômicos e sociais, é essencial selecionar materiais de construção que promovam conforto térmico com o mínimo consumo de energia. Este estudo propõe um modelo de aprendizado de máquina para prever o desempenho térmico de edificações com base nos materiais de sua envoltória, a partir de um banco de dados de 35 mil combinações construtivas. A técnica XGBoost foi aplicada em duas habitações de interesse social, utilizando simulações energéticas no software EnergyPlus, realizadas para a cidade de São Paulo, Brasil. Foram analisados dois métodos de desempenho térmico: Carga Térmica (CT) e Graus-Hora (GH). O modelo alcançou resultados satisfatórios, com coeficientes R² acima de 0,97 para previsão de CT e GH. O treinamento com apenas 2% dos dados já resultou em R² acima de 0,90, reduzindo a necessidade de morosas simulações energéticas e mostrando que o aprendizado de máquina é uma ferramenta promissora para apoiar o planejamento térmico e energético de edificações. |
| Abstract: | - |
| Keywords: | Desempenho térmico de edificações Eficiência energética Aprendizado de máquina Carga térmica Graus-hora |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAO CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ARQUITETURA E URBANISMO |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Institution Initials: | UFJF |
| Access Type: | Acesso Aberto Attribution 3.0 Brazil |
| Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/21117 |
| Issue Date: | 3-Dec-2024 |
| Appears in Collections: | 1º Encontro de Inteligência Artificial na UFJF |
This item is licensed under a Creative Commons License
