Predição de Volume de Tráfego de Rede a partir de uma Análise de Granularidade Temporal de Medição em Computação de Borda - Castro, Ismael S. F. de; Ferreira, Maria C. M. M.; Linhares, Maria de L.; Gomes, Rafael L. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação Urbana, 2026)
A crescente digitalização dos espaços urbanos tem ampliado a importância do uso de mecanismos de predição baseados em dados oriundos de infraestruturas conectadas que dão suporte a serviços como comunicação, monitoramento, sensoriamento e operação de plataformas digitais. Entretanto, a qualidade dos resultados preditivos depende não apenas do modelo adotado, mas também de decisões metodológicas fundamentais, como a escolha da granularidade temporal e a realização de um pré-processamento robusto dos dados. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta um mecanismo que foca em um pipeline de pré-processamento robusto para mitigar lacunas e ruídos típicos de sensores e falhas de telemetria em infraestruturas conectadas, investigando o impacto de diferentes granularidades temporais sobre o comportamento preditivo dos modelos, sem desconsiderar a importância de um processo consistente de limpeza e preparação das séries. Os resultados, usando dados de redes reais, indicam que a granularidade horária oferece o melhor equilíbrio entre estabilidade e redução de erro absoluto.