El avance de las redes de telefonía móvil hacia su quinta generación, popularmente conocida como 5G, viene de la mano de una colección de tecnologías emergentes que brinda importantes mejoras en sus principales indicadores de desempeño, como su rendimiento, eficiencia, ahorro energético o movilidad. También permiten desarrollar capacidades de autoorganización basadas en el estudio de observaciones en el entorno de monitorización, dando un enfoque cognitivo y holístico a sus mecanismos de respuesta a incidencias. Con el fin de contribuir a su desarrollo, el trabajo realizado se centra en la anticipación de eventos en red, habiéndose desarrollado una estrategia de predicción adaptativa que tiene en cuenta la gran heterogeneidad de fuentes de información y la no estacionariedad, inherentes a los escenarios de red venideros. Esto se ha logrado mediante la implementación de estrategias de aprendizaje automático para la selección de los mejores algoritmos según el contexto, y la evolución de su calibrado acorde a las variaciones de las observaciones. El método propuesto ha sido evaluado a partir del estándar de evaluación funcional M3-Competition y en un caso de uso específico: la detección de ataques de denegación de servicio distribuidos. Para esto último se ha recopilado una colección de muestras de tráfico de red capturados en dispositivos de diferente naturaleza, a partir de las cuales se han extraído y analizado indicadores propios de este tipo de amenazas. La amplia experimentación realizada ha arrojado resultados muy prometedores, indicando interesantes líneas de trabajo futuro
