SPATIO-TEMPORAL GRAPH NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION

A computing system is provided comprising a processor and a memory storing instructions executable by the processor. The instructions are executable to, during a run-time phase, receive run-time input data that includes time series data indicating a state of a graph network at each of a series of time steps. The graph network includes a plurality of nodes, and at least one edge connecting pairs of the nodes. The run-time input data is input into a trained graph neural network to thereby cause the graph neural network to output a predicted state of the graph network at one or more future time steps. L'invention concerne un système informatique comprenant un processeur et une mémoire stockant des instructions exécutables par le processeur. Les instructions peuvent être exécutées pour, pendant une phase d'exécution, recevoir des données d'entrée d'exécution qui comportent des données de série temporelle indiquant un état d'un réseau de graphes à chaque étape temporelle d'une série d'étapes temporelles. Le réseau de graphes comporte une pluralité de nœuds et au moins une paire de connexions de périphérie des nœuds. Les données d'entrée de d'exécution sont entrées dans un réseau neuronal de graphes formé pour amener ainsi le réseau neuronal de graphes à produire un état prédit du réseau de graphes à une ou plusieurs étapes temporelles futures.