本研究提出了一种三层学习框架TTSO，解决时间序列的OOD泛化问题，考虑样本和组的不确定性。实验显示该方法在真实数据集上有效。文章还综述了多种时间序列预测和泛化方法，展示其在不同领域的应用优势。

Three-Layer Navigator: A Three-Layer Learning Framework for Out-of-Distribution Generalization of Time Series Based on Large Language Models
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