Previsão de Séries Temporais com Redes Neurais de Grafos: Além dos Métodos Tradicionais

Esta postagem de blog apresenta uma nova abordagem para previsão de séries temporais usando redes neurais de grafos. Ao contrário dos métodos tradicionais que se concentram apenas em séries temporais individuais, esta abordagem utiliza a interconexão dos dados em uma estrutura de grafo (por exemplo, de um banco de dados relacional). Ao representar séries temporais como nós em um grafo e empregando técnicas como transformadores de grafos, o modelo captura relacionamentos entre diferentes séries, levando a previsões mais precisas. A postagem também compara métodos de previsão baseados em regressão e métodos generativos, demonstrando a capacidade superior da abordagem generativa de capturar detalhes de alta frequência e lidar com eventos raros.