该文综述多变量时间序列预测中的多尺度Transformer研究，涵盖MTPNet（不变量嵌入与金字塔网络捕捉多尺度依赖）、MTSMAE（掩码自编码器预训练）、FormerTime（结合特征金字塔提升分类效率）、STMAE（增强时空基线）、MTST（多分支建模多分辨率模式），以及分层多尺度RNN、MMTM多任务解码器、MMM自主框架、TTM轻量预训练和MAGNN自适应图网络；实验均优于先进方法。