다변량 시계열 예측에서 Transformer 아키텍처는 역사적 시퀀스에서 특징을 효과적으로 추출하고 예측 시퀀스의 시간 의존성을 학습하는 데 어려움을 겪는다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 시계열 예측을 역사적 시퀀스 학습과 예측 시퀀스 학습으로 구분하는 Cross-Variable and Time Network(CVTN)를 제안한다.
