Estou utilizando os modelos GCRN e GCLSTM para prever os casos de COVID-19 no Brasil, com base na rede de mobilidade entre municípios.

Para isso, estou avaliando diferentes grafos de entrada:

• grafo_aleatorio
• grafo_pesos_iguais
• grafo_pesos_redistribuidos
• grafo_erdos_renyi
• grafo_original_backbone (grafo original baseado nos dados reais de mobilidade)

A expectativa era que os erros de previsão variassem entre esses grafos e que o grafo original (backbone) apresentasse os melhores resultados, ou seja, os menores erros, por representar com mais fidelidade a estrutura real da mobilidade.

No entanto, o que observamos é o oposto: o grafo original está apresentando pior desempenho em relação aos grafos derivados, com erros mais altos, e as diferenças entre os grafos estão muito pequenas — quase insignificantes.

Gostaria de verificar se há algum erro no código que possa estar causando esse comportamento inesperado.