Programas de simulação computacional termoenergética permitem a avaliação do desempenho térmico de edificações, porém, exigem alto custo computacional e qualificação profissional. a nova proposta para a norma de desempenho de edificações habitacionais (nbr 15.575) apresenta um método de simulação que avalia unidades habitacionais (uh) a partir da média aritmética do percentual de horas ocupadas em que a temperatura operativa dos seus ambientes de permanência prolongada se encontra dentro de uma faixa de interesse (phft). a fim de viabilizar a otimização do desempenho térmico de edificações por profissionais de diferentes áreas e níveis de conhecimento, vêm sendo desenvolvidos os metamodelos, que são ferramentas rápidas e de fácil operação que podem substituir as simulações computacionais. esse tipo de ferramenta foi utilizado nas propostas de instrução normativa do inmetro para a classe de eficiência energética de edificações residenciais (ini-r) e comerciais (ini-c), e possui potencial para ser aprimorado e implementado na nbr 15.575. sendo assim, esse trabalho visa o desenvolvimento de um metamodelo para predizer o desempenho térmico de uhs de edificações residenciais multifamiliares, avaliado através do phft, de acordo com as premissas da nbr 15.575. para desenvolver o metamodelo foi necessário criar um modelo parametrizável, elaborado através do estudo de simplificações de modelos de simulação computacional. as simplificações foram aplicadas nos modelos iniciais e as diferenças entre o phft das simplificações e dos seus respectivos modelos iniciais (¿phft) foram comparadas, sendo que a simplificação com menor ¿phft foi escolhida como modelo parametrizável. o modelo parametrizável foi utilizado para elaborar duas amostras de simulações computacionais através da sequência de sobol, a partir das quais foi estimado o phft. uma das amostras foi utilizada para treinar e a outra para testar os metamodelos. com o intuito de compreender a correlação entre os parâmetros da base de dados e elaborar critérios para a seleção dos parâmetros que mais influenciam o phft, foi executada a análise de sensibilidade de sobol. os metamodelos foram treinados, validados e testados. dentre os diversos metamodelos otimizados, que consideraram cinco técnicas de metamodelagem diferentes, o metamodelo final foi escolhido de acordo com a acurácia e o número de parâmetros de entrada. os resultados das simplificações indicam que assumir superfícies horizontais como adiabáticas compromete o fluxo de calor dos pavimentos superiores para os pavimentos inferiores, enquanto que assumir paredes como adiabáticas impede o fluxo de calor entre as fachadas. das quatro simplificações testadas, simplificação n° 4 foi a que apresentou menores erros, com mean absolute error (mae) igual a 1,9%. a análise de sensibilidade indicou que a variável climática foi o parâmetro mais importante para estimar o phft, equanto os parâmetros geométricos ficaram entre os 10 parâmetros menos influentes. a partir dos critérios para a seleção de parâmetros foram geradas três bases de dados considerando os 20 (b20), os 13 (b13) e os 10 (b10) parâmetros de entrada mais influentes. o resultado dos metamodelos na etapa de treino indicou que os metamodelos treinados a partir das técnicas rf e xgbt foram os mais acurados. considerando a b20, os metamodelos da técnica xgbt apresentaram valor mediano de mae igual a 2,1%. os resultados da etapa de teste coincidiram com os resultados de treino, sendo que os metamodelos em xgbt foram os mais acurados, seguido de rf, svm, ann e mlr. o metamodelo final escolhido utilizou a b10 e obteve mae igual a 1,7% na etapa de teste.