在现代数据分析和人工智能领域，时序建模作为关键任务之一，广泛应用于金融预测、气象预报及工业监控等多个方面。早期的方法如ARIMA、SARIMA等主要基于线性假设进行建模，而近年来随着深度学习技术的发展，LSTM、GRU以及Transformer等模型逐渐成为主流，尝试捕捉更为复杂的动态特征。然而，一个值得重视的问题是：在这些建模过程中，是否忽略了时间序列中普遍存在的非线性关系？

所谓非线性关系，是指变量之间变化并非简单的比例对应，可能表现为指数增长、周期波动甚至混沌行为等形式。现实中许多时间序列数据都具有非线性特性，例如股票市场的剧烈波动、气候变化的不确定性以及生物节律的复杂结构等。若忽略这些非线性因素，可能会显著降低模型的预测精度。

传统的时间序列分析工具大多依赖线性建模思路，尽管它们在一定程度上能够处理趋势和季节性成分，但其本质仍属于线性框架。以ARIMA为例，虽然通过差分操作可以缓解非平稳性问题，但对于高度非线性的结构仍显不足，容易遗漏关键动态信息。

深度学习的引入为解决这一问题提供了新思路。LSTM等循环神经网络具备记忆长期依赖的能力，在处理部分非线性特征方面表现出色；而Transformer则借助自注意力机制实现全局信息建模，进一步提升了模型表达能力。然而，这些模型是否真正理解了非线性关系，还是仅靠大量参数堆叠来逼近函数，仍有待深入研究。

与此同时，一些前沿研究开始尝试将物理模型、微分方程与深度学习结合，以揭示时间序列背后的非线性动力学机制。例如神经微分方程（Neural ODEs）将连续时间动态建模引入神经网络框架，从而更有效地刻画非线性演化过程。这类方法虽处于发展阶段，但已展现出良好的应用前景。

值得注意的是，即便拥有强大的非线性建模工具，在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，高质量且充足的数据是训练非线性模型的基础，否则易出现过拟合或泛化能力差的问题。其次，模型的可解释性也至关重要，尤其在医疗诊断、金融风控等高风险场景中，黑箱模型难以获得充分信任。

综上所述，时序建模在过去确实存在对非线性关系重视不足的问题，尤其是在传统方法中表现明显。然而，随着机器学习和深度学习的不断进步，越来越多的研究开始聚焦于提升模型对非线性结构的识别和表达能力。未来的发展方向可能包括构建更具理论支撑的非线性建模体系、增强模型可解释性、开发适用于小样本环境的非线性算法等。唯有持续深化对非线性关系的理解与建模能力，才能使时序分析更加贴近现实世界的复杂本质。