本文提出了一种创新的三元注意力变换器，通过整合Triplet Attention Module，替代传统循环单元，提升了时空预测学习的效率和质量。实验结果显示，该方法在移动物体轨迹、交通流和人体动作捕捉等任务中表现优异，超越了现有技术。