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SpecLST：频谱增强长短时时空多模态交通预测框架
论文提出 SpecLST，用基于快速傅里叶变换的频域表征模块高效编码数周历史依赖，规避长序列注意力的内存瓶颈。异构上下文经注意力融合，再接稀疏混合专家骨干与图增强。在 60 分钟预测窗口下，相较八个神经预测基线在四个数据集上 MAE 平均降低 14.10%、RMSE 降 10.35%、MAPE 降…
arXiv cs.LG5 天前
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论文提出 SpecLST，用基于快速傅里叶变换的频域表征模块高效编码数周历史依赖，规避长序列注意力的内存瓶颈。异构上下文经注意力融合，再接稀疏混合专家骨干与图增强。在 60 分钟预测窗口下，相较八个神经预测基线在四个数据集上 MAE 平均降低 14.10%、RMSE 降 10.35%、MAPE 降…