研究者提出AdaMamba用于长期时间序列预测

Xudong Jiang 等研究者在 arXiv 提交论文（arXiv:2604.23239），提出 AdaMamba 方法，将输入相关的频率信息显式融入时间依赖建模，用于长期时间序列预测（LTSF）。 该方法包含交互学习模块和自适应频率门控状态空间模块，后者生成上下文相关的频率基，并将时间遗忘统一为单一时频门控。论文称，在 7 个公开 LTSF 基准和 4 个领域数据集上的实验显示，AdaMamba 持续超越 SOTA 基线并保持有竞争力的计算效率。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。