Banca de DEFESA: BARBARA LUMY NODA NOGUEIRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: BARBARA LUMY NODA NOGUEIRA
DATA: 30/05/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Laboratório de Conforto - Labcon – UFPB
TÍTULO: Conforto térmico e ações adaptativas em atividade de escritório no quente e úmido: Seleção de atributos e aplicação de Aprendizado de Máquina
PALAVRAS-CHAVES: Conforto térmico, ações adaptativas, edifício de escritório, trabalho remoto, aprendizado de máquina, clima quente e úmido
PÁGINAS: 215
GRANDE ÁREA: Ciências Sociais Aplicadas
ÁREA: Arquitetura e Urbanismo
RESUMO: O comportamento dos ocupantes, influenciado pelo tipo de edifício e pelas oportunidades de adaptação, exerce impacto significativo sobre o conforto térmico e o consumo de energia. Esta pesquisa investigou a influência das ações adaptativas na percepção do conforto térmico em ambientes de escritórios: edifícios institucionais (E) e residências com trabalho remoto (R). Pesquisa em campo foi realizada em João Pessoa, Brasil, cidade de clima quente e úmido, por meio de 632 questionários válidos, aplicados simultaneamente ao registro de variáveis ambientais (temperatura do ar e umidade relativa). Seis algoritmos de aprendizado de máquina — Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), Classificador Naive Bayes (NB), Neural Network (NN), Regressão Logística (LoR), Vizinhos Mais Próximos (kNN) e Floresta Aleatória (RF) — foram utilizados para prever a percepção térmica (TCV) em escala de três pontos, incorporando quatro métricas relacionadas a ações adaptativas exploradas no estudo. Os resultados indicaram diferenças significativas entre as tipologias de edificação: ações pessoais foram predominantes nos edifícios institucionais, enquanto nas residências prevaleceram modificações no ambiente físico. Nos edifícios, a inclusão das ações individuais como variáveis de entrada resultou em melhoria no desempenho dos modelos na previsão da percepção térmica, destacando-se o SVM com maior pontuação F1 (0,831; aumento de 2,34%), seguido pelo modelo RF (F1 = 0,81; aumento de 4,38%). Nas residências, os algoritmos apresentaram alto desempenho mesmo sem variáveis adaptativas. No entanto, ao incluir a intensidade de adaptação como variável, o modelo RF alcançou a melhor performance, com incremento de 0,32%, atingindo F1 = 0,955.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ALINE FIGUEIRÊDO NÓBREGA DE AZERÊDO
Externo à Instituição - CELINA MARIA GODINHO DA SILVA PINTO LEÃO
Externo à Instituição - ENEDIR GHISI
Externo à Instituição - LEANDRO CARLOS FERNANDES
Externo à Instituição - LUCILA CHEBEL LABAKI
Presidente - 1636125 - SOLANGE MARIA LEDER
Externo ao Programa - 1067435 - VICTOR HUGO RABELO COELHO