轻量网络超越SOTA
一种利用对比与生成式自监督任务从多站点多变量气象数据中捕捉时空依赖的预测方法，在多个真实数据集上性能领先。
Gong Y. · Tiantian, He · 陈盟 · Wang, Bin · 聂礼强 · Yin, Yinlong
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2024
通过自监督预训练，简单网络即可在四个真实天气数据集上超越现有最优模型，避免大模型的计算开销。
时空对比自监督任务从站点层面捕获空间依赖，而不是将所有站点变量当作一个整体。
每个自监督任务（对比与生成式）均通过实验证实对最终预测有帮助。