Este documento propone un enfoque de recepción discontinua en modo conectado (C-DRX) basado en la predicción del tráfico para mejorar la eficiencia energética y reducir la demora en la transmisión de datos en sistemas de comunicación móvil. El C-DRX tradicional determina la activación del equipo de usuario (UE) basándose en un ciclo de temporizador fijo, que puede no coincidir con las ocurrencias reales de tráfico, lo que lleva a una activación innecesaria y un aumento del consumo energético o demoras en la recepción de datos. Para abordar este problema, este documento presenta un modelo de conjunto que combina el bosque aleatorio (RF) y una red convolucional temporal (TCN) para predecir las ocurrencias de tráfico y ajustar el momento de activación del C-DRX. RF extrae características del tráfico, mientras que TCN captura las dependencias temporales en los datos de tráfico. Las predicciones de ambos modelos se combinan para determinar el momento de activación del C-DRX. Además, se introduce el enfoque de activación extendida para refinar el momento de activación al extender la ventana de activación alrededor de las ocurrencias de tráfico predichas. El método propuesto se evalúa utilizando datos de tráfico de Netflix del mundo real, logrando una disminución del 20.9% en el tiempo activo innecesario y una reducción del 70.7% en la demora media en comparación con el enfoque C-DRX periódico convencional. En general, el método propuesto mejora significativamente la eficiencia energética y la calidad de servicio (QoS) en redes LTE y 5G, convirtiéndolo en una solución viable para los futuros sistemas de comunicación móvil.