Uso de redes neurais artificiais para estimação do voto de percepção térmica a céu aberto em clima tropical de savana

Resumen

O conhecimento da percepção térmica em ambientes a céu aberto exige a aplicação de entrevistas em campo. Essas campanhas são demoradas e apresentam alto custo de execução, uma vez que é necessário coletar dados em vários períodos do ano e realizar grande quantidade de entrevistas para caracterizar a adaptação térmica dos indivíduos. Com vistas a otimizar essa etapa, vislumbra-se a aplicação da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA), que possibilita a integração de dados e a criação de modelos capazes de prever comportamentos humanos em resposta às características do ambiente. Este estudo tem por objetivo avaliar a precisão da aplicação de RNA na estimação da percepção térmica declarada para ambientes a céu aberto em região de clima tropical de savana. A metodologia se utiliza de banco de dados secundário de percepção declarada por entrevistados, obtida simultaneamente às variáveis meteorológicas. A RNA foi desenvolvida utilizando o aplicativo MATLAB, com configurações específicas para a estrutura e algoritmo de aprendizado. As estimações com a rede neural modelada envolveram a utilização de nove combinações diferentes de variáveis de entrada para o aprendizado, visando a determinação da melhor precisão com o banco de dados disponível. Os melhores resultados se apresentam quando a rede é treinada utilizando como inputs as variáveis antropométricas, individuais, meteorológicas e o local de coleta de dados, obtendo-se raiz quadrática média dos erros de 0,115 e coeficiente de correlação de 0,783. Constatou-se, também, que o gênero foi a variável de entrada que menos afetou a precisão da rede quando foi excluída do treinamento.