北大林宙辰团队提出DistDF：基于分布对齐的时间序列预测新方法 在时间序列预测中，模型结构不断演进，但训练阶段几乎都依赖均方误差（MSE）等点对点误差损失函数。这种做法隐含了标签序列各时间点相互独立的假设，与真实时间序列数据的生成机制相悖，导致模型难以捕捉标签序列的整体形态和相关性。 北京大学林宙...