检索历史片段不再比对原始数值：先滤掉高频噪声、画成折线图，长程预测误差随之下降
VRATF把检索增强预测的比对对象从原始时间序列换成去噪后的趋势折线图：先用FFT低通滤波提取低频趋势，渲染成224×224图像，再由冻结的CLIP ViT-B/32编码建库，按余弦相似度取Top-K并用高斯核加权聚合历史未来轨迹。检索预测与DLinear基预测经一个可学习标量在预测层融合。六个多变量基准上，VRATF在其中四个取得最低平均MSE，ETTh2平均MSE为0.340，较次优的RAFT（0.358）改善5.0%。