शोधकर्ताओं ने FreMo प्रस्तावित किया, एक हल्का मॉडल जो स्पष्ट रूप से आवृत्ति डोमेन का लाभ उठाकर अलग-अलग स्पेक्ट्रल विशेषताओं और आवृत्तियों के बीच असमान इंटरैक्शन के कारण होने वाले बहु-आयामी परिवहन पूर्वानुमान की चुनौतियों को संबोधित करता है।
- आर्किटेक्चर एक मोडालिटी-वाइज फ्रीक्वेंसी फिल्टर (MFF) पेश करता है जो प्रत्येक मोडालिटी के भीतर स्पेक्ट्रल घटकों को अनुकूलित रूप से परिष्कृत करता है, सूचनात्मक आवृत्तियों पर जोर देते हुए जबकि शोर को दबाता है।
- यह एक फ्रीक्वेंसी-गाइडेड सिनेर्जी इंटीग्रेटर (FSI) को शामिल करता है जो प्रत्येक आवृत्ति पर उनकी सापेक्ष योगदान के आधार पर मोडालिटीज़ के बीच जानकारी का चयनात्मक रूप से एग्रीगेट करता है।
- FreMo मोडालिटी-वाइज स्पेक्ट्रल परिष्करण को क्रॉस-मोडालिटी सिनेर्जी से अलग करके सामान्य टाइम सीरीज़ बैकबोन के साथ प्लग-एंड-प्ले इंटीग्रेशन का समर्थन करता है।
वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर व्यापक प्रयोग दिखाते हैं कि FreMo लगातार स्टेट-ऑफ़-द-आर्ट बेलाइन्स को पछाड़ता है, विविध पूर्वानुमान परिदृश्यों में श्रेष्ठ प्रदर्शन और सामान्यीकरण का प्रदर्शन करता है।