一种基于改进三维旋转位置编码的端到端时空预测方法

本发明属于计算机视觉、深度学习及时空预测技术领域，公开了一种基于改进三维旋转位置编码的端到端时空预测方法，适用于天气、交通流等多类时空序列预测场景。本发明通过四大关键改进优化位置编码机制：动态调整时间、高度、宽度三维编码占比以适配不同场景；融合绝对时间与相对空间位置，强化局部时空关联建模；让位置信息直接引导注意力计算，深化与Attention模块的融合；引入旋转矩阵缓存机制减少冗余计算。同时，模型搭配Patch嵌入层、适配型Transformer编码器及MLP解码头，构建“特征嵌入‑位置编码‑时空融合‑预测输出”完整链路，有效提升时空预测的精度、泛化性与推理效率。