时空预测的低秩适应

通过节点级调整，本文提出了一种名为 ST-LoRA 的新型低秩自适应框架，作为现有空间 - 时间预测模型的即插即用插件，解决了现有方法中复杂依赖关系捕捉的问题，增强了对节点异质性的处理，并在不增加参数和训练时间的情况下，在六个真实交通数据集和六种不同类型的空间 - 时间预测模型上实现了持续而稳定的性能提升。