AdaST：时空预测的自适应耦合框架
原文标题：AdaST: Adaptive Coupling for Spatial-Temporal Forecasting
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论文指出真实时空数据存在时间主导、空间主导与强耦合等不同耦合模式，而现有方法默认强时空耦合，导致伪依赖与性能下降。作者提出 AdaST，通过「分解-重组」范式，用异质性感知专家将输入分解为不同耦合模式分量，再由角色对齐模块与相关性自适应重组器完成预测。实验显示其显著优于现有最优基线。
- 问题
- 现有时空预测默认强时空耦合，遇到时间或空间主导的数据会产生伪依赖。
- 方法
- 提出 AdaST，用异质性感知专家把输入分解为不同耦合模式分量，再经角色对齐模块与相关性自适应重组器预测。
- 结果
- 实验显示显著优于现有最优基线，未给出具体数字。
- 影响
- 交通、气候、能源等耦合模式多变的预测场景可直接替换现有强耦合假设模型。
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