时空预测
时空预测是指对某一系统在时间和空间上的状态进行预测，广泛应用于气象、交通、地震等领域。随着技术的发展，尤
其是深度学习和大数据技术的进步，时空预测方法也取得了显著的进展。
研究方向和最新成果
1.
稀疏图时空预测：
2.
� 近年来，研究人员将稀疏图结构引入时空预测，以处理高维度和稀疏数据的问题。这类方法在处理
交通和气象预测等实际应用中表现出色。
3.
大模型与时空预测结合：
4.
� 将大模型应用于时空预测，通过预训练模型在大规模时空数据上的表现，提升了预测的准确性和鲁
棒性。例如，清华大学推出的 UniST 模型通过整合多领域的时空数据，利用 Transformer 架构进行统一建模。
5.
深度学习方法：
6.
� 基于深度学习的时空序列预测方法已成为主流，包括基于网格数据、图数据和轨迹数据的预测方法。
ConvLSTM（结合卷积神经网络和 LSTM 的模型）是一种常用的时空预测模型，适用于传染病和慢性病风险等多种应用
场景。
方法和理论综述
1.
时空预测方法：
2.
� 传统的统计方法、机器学习方法和物理模型在时空预测中仍有广泛应用。结合这些方法，可以建立
更加准确和鲁棒的预测模型。
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