变量滞后依赖精准捕捉
通过频域互相关显式建模变量间滞后影响，同时分离季节与趋势分支，避免不同时间模式相互干扰。
Jintao, Chen · He, Kejing
Digital Signal Processing: A Review Journal 2026
在频域计算互相关，即便变量影响存在时间延迟也能识别依赖关系。
利用 Wiener 启发的谱加权机制，在滞后恢复中降低噪声引起的虚假滞后相关。
趋势分支采用基于 Chebyshev 多项式的 Kolmogorov-Arnold 网络，利用多项式正交性高数值稳定地建模复杂非线性趋势。
在八个真实基准数据集上取得与最新基线相当或更优的预测性能。