본 연구는 장거리 및 장기 의존성을 효과적으로 포착하기 위해 공간-시간 다중 세분화 프레임워크(STMGF)를 제안한다. STMGF는 계층적 클러스터링과 주의 기반 상호작용 메커니즘을 통해 장거리 및 장기 정보를 포착하고, 최근 데이터와 역사적 주기 데이터의 유사성 매칭을 통해 예측 결과를 개선한다.