الملخص: يعد نموذج تحويل الارتباط بمزيج غاوسي المكاني الزمني (SIGMAformer) هيكلًا للتنبؤ المكاني الزمني يدمج مستخرج نمط مزيج غاوسي (GMPE) مع آلية الارتباط المكاني الزمني الديناميكي (DSTC). يستفيد وحدة DSTC من GMPE لحساب الأوزان المحددة أنماط المكاني الزمني تلقائيًا من البيانات. يتم استخدام هذه الأوزان أولاً لحساب الارتباطات الزمنية ضمن كل محطة، ثم تُدمج مع أوزان الأنماط العالمية لتقييم الارتباطات المكانية عبر المحطات. يركز هذا النهج النمذجي غير الخطي والمتكيف ديناميكيًا على أنماط مكاني زمنية حاسمة بينما ي suppress الأنماط الأقل أهمية. تكشف التجارب على مجموعات بيانات الطقس العالمية أن SIGMAformer يتفوق باستمرار على نماذج التنبؤ الحديثة ويحسن بشكل ملحوظ من توقعات سرعة الرياح. أدت إزالة وحدة DSTC إلى زيادة قيم خطأ المتوسط التربيعي بنسبة تصل إلى 7.18% و7.22% لتوقعات سرعة الرياح ودرجة الحرارة، على التوالي. تؤكد هذه النتائج قدرة SIGMAformer على التقاط أنماط المكاني الزمني الأساسية وإقامة منهجية قابلة للتوسع لدمج الشبكات الاستشعارية الذكية في التنبؤات البيئية.
درس كيم وآخرون (Mon,) هذا السؤال.