Aplicando Decomposição de Valores Singulares na Predição de Vazão de Rede

Diversas empresas e provedores de internet (ISPs) realizam serviços de monitoramento de rede para compreender o comportamento da rede e obter dados relevantes para o planejamento estratégico. No entanto, falhas podem ocorrer durante a realização dessas medições, principalmente nas medições de vazão, dificultando a execução de soluções de predição do desempenho da rede. Dentro deste contexto, este artigo propõe uma abordagem que combina imputação de dados com predição para melhorar a qualidade das análises de vazão. A solução baseia-se na técnica de decomposição de valores singulares (SVD) para realizar a imputação de dados, explorando aspectos sazonais das séries temporais que ditam o desempenho de vazão da rede. Após a imputação, as séries são utilizadas em redes neurais recorrentes para predições com alta eficiência. Nos experimentos realizados, usando dados reais do Serviço de Monitoramento da Rede Ipê (Monipê), foi validada a eficácia do modelo proposto, com eficiência superior a soluções existentes.