Dimensional Balance Improves Large Scale Spatiotemporal Prediction Performance

Dieses Papier schlägt ein skalierbares, adaptives Framework zur Verbesserung der raumzeitlichen Vorhersage vor, indem es räumliche und zeitliche Merkmalsdarstellungen harmonisiert. Es behandelt Engpässe bestehender Methoden durch räumliche und zeitliche Entropiemaße, um Komplexitätsungleichheiten und Vorhersageunsicherheiten zu begegnen.