長期依賴性：時間序列數據通常具有長期依賴性，即過去的數據會對未來的數據產生影響。因此，在建立MAGNet模型時，需要考慮如何有效地捕捉和利用這種長期依賴性。
季節性和周期性：時間序列數據可能存在季節性和周期性的變化模式，如每周、每月或每年的周期性變化。在建立MAGNet模型時，需要考慮如何捕捉和利用這些季節性和周期性的變化。
非線性關系：時間序列數據通常具有非線性關系，即數據之間的關系不是簡單的線性關系。因此，在建立MAGNet模型時，需要考慮如何處理和建模這種非線性關系。
數據缺失和噪聲：時間序列數據中常常存在數據缺失和噪聲，這會影響模型的建立和預測效果。在建立MAGNet模型時，需要考慮如何處理數據缺失和噪聲，以提高模型的魯棒性和準確性。
多變量關系：時間序列數據通常是多變量的，即包含多個變量之間的關系。在建立MAGNet模型時，需要考慮如何處理多變量之間的關系，以提高模型的預測效果和泛化能力。
