STKAN: Kolmogorov-Arnold-Netzwerke für raum-zeitliche Vorhersagen

arXiv:2607.13108v1 Neue Veröffentlichung Zusammenfassung: Real-World-Verkehrsdaten weisen heterogene räumliche Korrelationen und nichtlineare zeitliche Dynamiken auf, die erhebliche Herausforderungen für genaue raum-zeitliche Vorhersagen darstellen. Bestehende Ansätze haben zunehmend ausgefeilte Graph-, Attention-