除了時空對齊和時空注意力機制，還有多種方法可以用於改善短期降雨預測的準確性：
卷積神經網絡（CNN）：利用CNN的特性來提取空間特徵，特別是高頻信息，這對於捕捉降雨的快速變化至關重要。
遞歸神經網絡（RNN）：使用RNN或其變體（如LSTM或GRU）來捕捉時間序列數據中的長期依賴性，這對於預測未來的降雨模式非常有效。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果，可以提高預測的穩定性和準確性。這可以包括不同類型的模型，如深度學習模型和傳統的統計模型。
強化學習：應用強化學習技術來優化預測策略，特別是在面對不確定性和變化的環境中，這可以幫助模型學習如何在不同情況下做出更好的預測。
特徵選擇和降維：通過特徵選擇和降維技術，去除冗餘和不相關的特徵，從而提高模型的訓練效率和預測準確性。