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扩展与压缩：持续时空图预测调整原则的探索
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于提示调优的连续预测方法，解决时空图预测模型在数据流环境中的重训练效率低和遗忘问题。通过优化存储提示的使用，提高了模型在交通流量、空气质量等场景中的预测效果和效率。
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关键要点
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本研究提出了一种基于提示调优的连续预测方法，解决时空图预测模型在数据流环境中的重训练效率低和遗忘问题。
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通过优化存储提示的使用，提高了模型在交通流量、空气质量等场景中的预测效果和效率。
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该方法通过扩展与压缩的调整原则，实现了对存储提示的有效利用。
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研究表明，该方法在多种真实场景中的预测效果显著提高。
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