8数据集达SOTA
借鉴膜计算并行机制，用循环通道置换与集成预测抑制变量间噪声，在八个基准上整体达到或超过现有最佳模型。
Xu, Jiachang · Jiahao, Pan · 苏树智 · Hongjin, Li · Zhao, Ruijuan · 丁飞
Neurocomputing 2026
通过循环通道置换和多步结构集成机制提升表示能力，不需要融合跨变量信息，从而避免了变量间噪声的干扰。
在八个基准数据集上的大量实验表明，NSNP-Net 一致地达到或超过了现有最佳模型的性能，证明其在多变量时间序列预测任务中的有效性。
将膜计算中抽象的生产函数实例化为可学习的时间模式向量，能够自动捕获单变量动态，无需人工设计特征。