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Learning the Evolutionary and Multi-scale Graph Structure for Multivariate Time Series Forecasting
将时间序列的相互作用描述为一个图结构，变量表示为图节点，近年来的研究显示了将图神经网络应用于多元时间序列预测的巨大前景。沿着这条线，现有的方法通常假设决定图神经网络聚合方式的图结构(或邻接矩阵)是通过定义或自学习固定的。然而，变量之间的相互
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