本文提出了一个简单的多模式时空数据建模框架，通过设计一个跨模式空间关系学习组件来自适应地建立多个模式之间的连接，并使用多层感知机来捕捉时态依赖和通道相关性。实验证明该模型在三个真实数据集上始终优于基准模型，具有更低的空间和时间复杂度，为时空数据建模开辟了一种有前景的方向，同时也验证了跨模式空间关系学习模块的一般化能力。