ESTIMATIVA DO PREDICTED MEAN VOTE (PMV) PARA CONTÊINERES URBANOS POR REDE NEURAL ARTIFICIAL

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: SALES, MARCELA CEBALHO
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.pgsskroton.com//handle/123456789/33504
Resumo: No contexto de mudanças climáticas e recursos naturais finitos surge a preocupação da reutilização e reciclagem de diversos produtos, sendo um deles o container de metal, que de maneira geral possui vida útil de 10 anos na cadeia logística, gerando o impasse da sua utilização após este período. Com essa preocupação de reutilização foi adotado em Cuiabá como ponto de ônibus. Porém, devido as altas temperaturas de Cuiabá, surge a preocupação de que o uso destes contêineres feitos de metal em uma das cidades mais quentes do Brasil poderia favorecer desconforto térmico aos usuários do ponto de ônibus. Assim com o objetivo de avaliar o conforto térmico do ponto de ônibus feito de container em Cuiabá – MT, utilizou-se a técnica do Voto Médio Predito (PMV) estimado por redes neurais. Para esta avaliação fez-se medições no período chuvoso, mês de março de 2019 e no período seco, mês de setembro de 2019 nos horários das 11 às 14 horas e das 16 às 18 horas. Foi montada uma estação meteorológica para medições de variáveis ambientais e aplicado questionário para aferir a satisfação dos usuários do ponto de ônibus. Percebe-se que a utilização de contêiner para ponto de ônibus não atende aos requisitos de conforto térmico, sendo necessários estratégias auxiliares para minimizar e tornar aceitável sua utilização. Foi aplicada uma regressão por redes neurais para estimativa do PMV a partir dos dados climáticos coletados, obtendo por validação cruzada uma acurácia mediana de 0.081 e coeficiente de determinação para a regressão linear entre os valores observados e obtidos de 0.9227. O resultado mostrou que o uso de redes neurais é prestante a estimativa do grau de conforto térmico médio individual em urbanizada área aberta, sendo viável para estudos de stress térmico em ambiente tropical.