TStruct：学习共享时序结构用于长期时间序列预测

TStruct 是一种直接学习共享时序依赖结构的网络，通过参数化一组共享时序依赖矩阵，并利用动态样本信息和静态变量先验生成归一化组合权重，让模型在共享结构约束下生成自适应依赖矩阵。该论文已被 NeurIPS 2026 主赛道接收，在全部数据集上优于多个强基线，同时保持高计算效率。

摘自 arXiv：cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。