長期的および短期的なパターンの分離は、特に気象予測や交通管理などの分野でより有効になる可能性があります。例えば、気象予測では長期的な気候変動や季節変動を捉えることが重要ですが、同時に短期的な気象変化も正確に予測する必要があります。交通管理では、長期的な交通流量の傾向や需要予測に加えて、短期的な渋滞や事故の影響をリアルタイムで把握することが重要です。このような分野では、DualSTNのように長期的および短期的なパターンを分離してモデル化するアプローチが有効になるでしょう。