• Nenhum resultado encontrado

Modelos de predição da redução do consumo energético em edifícios que utilizam a iluminação natural através de regressão linear multivariada e redes neurais artificiais.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Share "Modelos de predição da redução do consumo energético em edifícios que utilizam a iluminação natural através de regressão linear multivariada e redes neurais artificiais."

Copied!
13
0
0

Texto

Loading

Imagem

Tabel a 1 - Características construtivas,  de uso e ocupação e de iluminação
Tabel a 2 - Dados ut ilizados para regressão linear mult ivariada
Figura 2 - Validação cruzada com K=3 t ent at ivas
Figura 3 - Consumo anual de energia Simulado X Equacionado para edificações
+3

Referências

Documentos relacionados

O CES é constituído por 54 itens, destinados a avaliar: (a) cinco tipos de crenças, a saber: (a1) Estatuto de Emprego - avalia até que ponto são favoráveis, as

Podemos concluir que para Severina a matemátic que à usada na sua comunidade "nã à matemática ou nã à vista como um "verdadeira matemática" Ela recons-

Portanto, mesmo percebendo a presença da música em diferentes situações no ambiente de educação infantil, percebe-se que as atividades relacionadas ao fazer musical ainda são

O objetivo deste estudo foi descrever a prevalência de agregação de importantes fatores de risco cardiovascular (tabagismo, consumo de álcool, sono de curta duração e excesso de

É possível afirmar que H4 apenas é parcialmente confirmada, uma vez que existem dimensões cujas relações não são significativas, nomeadamente: a dimensão Identidade

Production of keratinolytic proteases by 5 bacterial strains peaked after 3-6 days of cultivation on FMB [19], 4-day cultivations resulted in higher protease production by

O processo de libertação da vítima se dá a partir da mediação da proximidade que permite enxergar o outro anterior ao mundo, da razão que abarca o fundamento e a diferença,

Analisando as curvas de convergência para cada configuração na Figura 15, é possível ver que utilizando o ajuste correlacional (Gráficos à esquerda), os operadores de