本研究提出了一种结构对齐的VAR混合模型（SAMoVAR），旨在解决自回归注意力机制在时间序列预测中的结构不匹配问题。通过重新排列多层线性注意力结构，该模型显著提升了多变量时间序列预测的性能和计算效率。

Linear Transformers as VAR Models: Aligning Autoregressive Attention Mechanisms with Autoregressive Forecasting
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