Esta dissertação analisa os padrões de mobilidade dos indivíduos nos bairros noturnos de Lisboa, utilizando dados anónimos recolhidos a partir de dispositivos móveis pessoais. Estes dados foram obtidos através de um acordo entre a operadora que captou os dados e a Câmara Municipal de Lisboa que propôs este desafio de criar informação pertinente para promover uma melhor segurança, movimentação oportunidades de negócio aos frequentadores das noites de Lisboa em zonas de diversão. Estas zonas são utilizadas por diferentes pessoas por diversas razões, sendo a sua gestão e utilização um ponto fulcral no desenvolvimento de uma cidade moderna e sustentável. Esta investigação centrou-se na análise dos dados providenciados e no estudo da possibilidade do uso de uma Rede Neuronal para prever o número de pessoas num local num tempo específico e, como tal, foi executada uma análise sobre o uso de um modelo para executar previsões de séries temporais sobre os dados obtidos pela operadora. O resultado foi positivo, nesta dissertação uma análise das movimentações em zonas de diversão noturnas de Lisboa onde se chegou a várias conclusões relativamente ao comportamento dos utilizadores destas zonas e a possibilidade de utilizar um modelo baseado em redes neuronais para prever o número de pessoas no tempo e no espaço é possível com uma mínima margem de erro.

This dissertation analyzes the mobility patterns of individuals in Lisbon's nightlife districts, utilizing anonymous data collected from personal mobile devices. This data was obtained through an agreement between the operator that captured the data and the Lisbon City Council, which proposed this challenge of creating relevant information to promote better security and business opportunities for those who go to Lisbon's nightlife in entertainment areas. These areas are used by different people for different reasons, with their management and use being a focal point in the development of a modern and sustainable city. This investigation focused on analysing the data provided and studying the possibility of using a Neural Network to predict the number of people in a location at a specific time and, as such, an analysis was carried out on the use of a model to perform predictions of time series on the data obtained by the operator. The result was positive, in this dissertation an analysis of movements in nightlife areas in Lisbon, where several conclusions were reached regarding the behaviour of users of these areas, and the possibility of using a model based on neural networks to predict the number of people over time and space is achievable with a minimal margin of error.