VaryST：面向开放世界的时空预测模型

VaryST 是一个从零训练的紧凑时空预测模型，通过从可用的长期观测中动态构建预测上下文，实现对时间分布演变、空间域变化和观测可用性变化的泛化。该模型从长期历史中推导节点表示、动态选择预定义邻域之外的功能相关支持节点，并在训练中选择性掩码历史 patch 以应对观测缺失。

摘自 arXiv：cs.LG

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。