2) Градиентные нейронные сети и трансформеры для временных рядов: LSTM, Temporal Convolutional Networks, некоторые архитектуры трансформеров адаптированы под временные ряды. Они полезны для захвата зависимостей во времени и взаимодействий между сценариями климатических изменений и ценой объекта. Однако требуют больших объемов данных и осторожной настройки с учётом переобучения.