从变量与时间位置间提取重复关系结构，以增强长期预测在分布漂移下的稳定性。
推荐理由：其假设是时间序列虽非平稳，底层关系结构仍会跨位置和变量复现；共享这些结构可减少模型拟合偶然相关，提升漂移场景泛化。
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