STFNNアプローチは、従来の方法に比べて正確性と効果的さで優れている点がいくつかあります。まず、STFNNはグラフニューラルネットワーク（GNN）ではなく、勾配を暗黙的に表現することに焦点を当てています。これにより、空間と時間の動きをより忠実に表現し、物理量のダイナミックな過程を学習する能力が向上します。また、STFNNはスパチャンテンポラルエンコードモジュールの隠れ層次元やTransformer-Decoder構造のFFD次元を調整することでMAEやRMSEなどの評価指標に影響を与えることが示されました。これらの変更はMAPEを著しく減少させました。