长期依赖性：时间序列数据通常具有长期依赖性，即过去的数据会对未来的数据产生影响。因此，在建立MAGNet模型时，需要考虑如何有效地捕捉和利用这种长期依赖性。
季节性和周期性：时间序列数据可能存在季节性和周期性的变化模式，如每周、每月或每年的周期性变化。在建立MAGNet模型时，需要考虑如何捕捉和利用这些季节性和周期性的变化。
非线性关系：时间序列数据通常具有非线性关系，即数据之间的关系不是简单的线性关系。因此，在建立MAGNet模型时，需要考虑如何处理和建模这种非线性关系。
数据缺失和噪声：时间序列数据中常常存在数据缺失和噪声，这会影响模型的建立和预测效果。在建立MAGNet模型时，需要考虑如何处理数据缺失和噪声，以提高模型的鲁棒性和准确性。
多变量关系：时间序列数据通常是多变量的，即包含多个变量之间的关系。在建立MAGNet模型时，需要考虑如何处理多变量之间的关系，以提高模型的预测效果和泛化能力。
