Uma empresa de serviços públicos fará a previsão do uso de energia para clientes residenciais e comerciais usando 10 anos de consumo histórico, além de recursos como clima, ocupação e feriados. Usando um serviço de previsão gerenciado, qual algoritmo é o mais apropriado para este cenário?

CNN-QR é o algoritmo mais apropriado porque é um modelo de aprendizado profundo que pode lidar com séries temporais complexas, incluindo sazonalidade múltipla e dependências de longo alcance, o que é comum em dados de consumo de energia. Ele também pode incorporar recursos exógenos (clima, ocupação, feriados) e é robusto para dados ruidosos. ARIMA e ETS são modelos estatísticos mais tradicionais, eficazes para séries temporais mais simples, mas podem ter dificuldade com a complexidade e o volume de dados mencionados (10 anos, múltiplos recursos). O modelo estilo Prophet é bom para séries temporais com tendências e sazonalidades claras, mas o CNN-QR oferece maior flexibilidade e capacidade de modelagem para padrões mais intrincados e a integração de muitos recursos exógenos.