要進一步提高USTD的時空依賴建模能力，可以考慮以下幾個方向：
多尺度建模：引入多尺度的時空特徵提取方法，能夠捕捉不同時間和空間尺度上的依賴性，從而增強模型的表現力。
增強學習：結合增強學習技術，通過自適應調整模型參數來優化預測結果，特別是在面對不確定性和變化的環境時。
圖神經網絡的進一步應用：利用更先進的圖神經網絡（GNN）架構來捕捉複雜的空間關係，並結合時間序列分析技術來強化時間依賴性。
集成學習：將USTD與其他模型進行集成，利用不同模型的優勢來提高整體預測準確性，特別是在處理多樣化的數據集時。
數據增強：通過數據增強技術生成更多的訓練樣本，幫助模型學習到更豐富的時空模式，從而提高預測的準確性。