Predição de dados de sensoriamento visando eficiência energética de redes de sensores sem fio - Almeida, Charles M. P.; Ramos, Geymerson S.; Aquino, Andre L. L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2018)
Este artigo tem como objetivo comparar modelos de predição de dados de sensoriamento em redes de sensores sem fio com a finalidade de economizar energia na coleta de dados. Modelos ARIMA, SVM e ANN foram utilizados em uma aplicação de coleta de dados de temperatura e avaliados quanto à economia de energia proporcionada. As medições foram realizados por dispositivos reais e foi possível observar o desempenho dos modelos para um conjunto de dados de sensoriamento em um ambiente de escritório. Para este estudo de caso, o modelo ARIMA apresentou melhor desempenho em relação ao SVM e ANN em termos de eficiência energética.