Predição de Vazão de Rede com Imputação de Dados baseada em Modelos de Regressão - Linhares, Maria L.; Santos, Janaina R.; Castro, Ismael F. de; Mesquita, Maria C.; Trajano, Alex F. R.; Gomes, Rafael L. (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS); 2026: Anais do XXXI Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços, 2026)
Medições periódicas fornecem métricas essenciais para monitoramento do desempenho da rede, tais como vazão, perda e atraso. Contudo, essas medições são suscetíveis a falhas que resultam em dados ausentes, dificultando ações de gerenciamento primordiais, como a predição do desempenho. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta uma abordagem para predição de vazão de rede com imputação de dados baseada em modelos de regressão. A proposta realiza a imputação dos valores faltantes utilizando um modelo Ensemble Stacking Regressor e, em seguida, modelos de aprendizado de máquina são usados para a predição do desempenho. Em experimentos utilizando dados reais da Rede Nacional de Pesquisa (RNP), os resultados mostram que uma imputação de alta qualidade melhora substancialmente a precisão das predições.