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- Data-driven methodology for estimation of cruise ships and port energy profiles in small data settingsPublication . Nunes, Luis Alberto Gonçalves; Mendonça, Fábio Ruben Silva; Pereira, Amâncio Lucas de SousaOs portos são essenciais para o comércio global, mas enfrentam uma pressão crescente para cumprir objetivos de sustentabilidade, em particular para reduzir as emissões de gases com efeito de estufa. Uma parte importante destas emissões provém dos navios de cruzeiro, que necessitam de grandes quantidades de energia enquanto atracados para manter serviços como HVAC, iluminação e in stalações para os passageiros. Esta necessidade de energia não propulsiva, conhecida como carga hoteleira, depende tradicionalmente de geradores a bordo a combustíveis fósseis. Consequente mente, estimar com precisão esta necessidade energética é um passo crítico para a descarbonização portuária e a transição para a eletrificação em larga escala. Esta tese apresenta uma ferramenta baseada em modelos de machine learning para gerar estima tivas de consumo energético, incluindo intervalos de confiança, para navios de cruzeiro enquanto atracados. Foram aplicadas e avaliadas várias técnicas de regressão, desde modelos lineares e não lineares até abordagens probabilísticas, comparadas através de métricas de desempenho como o erro quadrático médio e o coeficiente de determinação. Os resultados mostram a viabilidade do uso de machine learning para prever a carga hoteleira, apoiando o planeamento energético e estratégias de eletrificação como a shore side electricity. O Porto do Funchal, na Ilha da Madeira, é o caso de estudo utilizado para validar esta metodologia.