UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMAÇÃO DO ÍNDICE DE BULBO ÚMIDO TERMÔMETRO DE GLOBO (IBUTG)
DOI:
https://doi.org/10.46421/entac.v18i.713Palavras-chave:
Gerenciamento de risco, Riscos ocupacionais, Estresse ao calor, Risco físicoResumo
Este trabalho objetiva demostrar a viabilidade técnica de estimação do Índice de Bulbo Úmido Termômetro de Globo (IBUTG) para ambiente externo por meio de dados medidos em estações meteorológicas convencionais, a partir da utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA). Para tanto, procedeu-se a instalação de termômetros de bulbo úmido natural e de globo em uma estação meteorológica convencional, com a finalidade de calcular o IBUTG sincronamente com as variáveis de temperatura, umidade e velocidade do ar, bem como radiação solar direta e pressão atmosférica. O treinamento da RNA foi conduzido com a utilização de 81 dias de medições. Algumas configurações da RNA foram modificadas com o intuito de encontrar a de melhor desempenho para a rede. Para o teste de validação do treinamento, selecionou-se um dia de céu aberto, com condições sinópticas que impõem elevado estresse ao calor. O IBUTG estimado pelo RNA acompanhou o ciclo diário do IBUTG medido, com erro médio quadrático diário de 0,3060C, correspondendo a um erro percentual de apenas 1%. Comprovou-se a viabilidade técnica de estimar o IBUTG com adequada precisão a partir de dados meteorológicos, o que permite que a técnica de RNA possa ser utilizada como estratégia orientativa de gerenciamento do risco ocupacional.
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