長期時空序列預測

多尺度Mamba

STM3：結合多尺度Mamba與自適應因果圖卷積的長期時空序列預測框架

長期時空序列預測面臨多尺度時間資訊與跨節點相關性的雙重挑戰。本文提出一種結合多尺度Mamba與自適應因果圖卷積的架構，並以專家混合機制提升各尺度的可分離性與路由穩定性。實驗顯示此方法在長期預測任務上取得領先表現，強化模型對多樣動態的捕捉與穩定性。