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多元时间序列 (MTS) 预测在广泛的应用中起着至关重要的作用。最近,时空图神经网络 (STGNN) 因其最先进的性能而成为越来越流行的 MTS 预测方法。然而,最近基于 STGNN 的方法变得越来越复杂,但性能改进有限。这种现象促使我们探索