CVTA: 用于多变量不规则时间序列预测的跨变量时间注意力机制

论文提出 CVTA，一种针对多变量不规则时间序列的短时连续时间预测框架。该框架通过变量条件嵌入将异构变量映射至特定隐空间，并利用时间注意力捕捉跨变量依赖关系。 CVTA 作为辅助模块集成到现有 SOTA 预测模型中，在多个现实基准测试中展现出强大的短时预测精度，并支持高效的在线推理。