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SSA是一种新兴的群体智能优化算法，模拟麻雀觅食行为。麻雀群体中的“发现者”负责寻找食物，并将信息传递给“追随者”，后者根据这一信息进行觅食。SSA通过这种合作机制寻找最优解。SSA在优化问题中可以视为一种元启发式算法，擅长在复杂搜索空间中找到全局最优解，而不是陷入局部最优。

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基于Transformer模型的时序预测架构通常将同一时间步的不同变量编码成一个统一的多维temporal token，并通过注意力机制来建模不同时间步之间的时序相关性。然而，近年来线性时序预测模型重新崛起，展现出比Transformer模型更优的效果，促使人们反思当前基于Transformer的时序预测架构的一些局限性：对于同一时间步的数据点，变量之间可能具有不同的物理意义，采集时间可能不一致，

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