本研究提出了一种新颖的混合通用模型（MoU），旨在解决时间序列预测中短期动态复杂性被忽视的问题。MoU结合了适应性特征提取器和多种架构的层次整合，显著提升了预测性能，并在多个真实数据集上表现出卓越效果和低计算成本。
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