WxFM-XL：单变量时序基础模型适配多站天气预报
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WxFM-XL：单变量时序基础模型适配多站天气预报
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AI 综述
Xiao Wang 等作者提交论文，提出 WxFM-XL 模型，用于把单变量时间序列基础模型（如 Sundial、Timer）适配到多站天气预报。该模型引入跨站误差相关先验图与动态融合机制，由融合机制自适应整合空间相关图和误差相关先验图。 作者称，在多个数据集上该模型表现优于当前最优基线。相关研究以 arXiv:2610.10057 提交至 cs.LG。
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最新进展10月8日 12:00
WxFM-XL：将单变量基础模型适配到多站天气预报报道时间线
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10月8日
- arXiv：cs.LGWxFM-XL：将单变量基础模型适配到多站天气预报
WxFM-XL 通过引入跨站误差相关先验图与动态融合机制，将单变量时间序列基础模型（如 Sundial、Timer）适配到多站天气预报，动态融合机制可自适应整合空间相关图与误差相关先验图。在多个数据集上，该模型表现优于当前最优基线。相关研究以 arXiv:2610.10057 提交至 cs.LG。
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