STanHop-Net是一种具有增强记忆能力的多变量时间序列预测模型，使用稀疏学习和存储时间和跨系列表示的Hopfield网络块。它通过堆叠STanHop块来构建多分辨率特征提取，包括两个外部记忆模块用于记忆增强。实验证明该模型在合成和真实世界环境中有效。