随着人工智能和机器学习的快速发展，时间序列建模技术已广泛应用于金融预测、天气预报、语音识别及工业监测等多个领域。其中，一个核心挑战在于：时序模型是否能有效识别并利用数据中的“长期依赖”特征？所谓长期依赖，是指当前时刻的数据点与较远历史状态之间存在显著相关性，例如股票价格可能受几周前市场情绪的影响。

传统统计方法如ARIMA和指数平滑由于结构限制，在处理跨长时间跨度的相关性方面表现有限。为此，循环神经网络（RNN）及其改进版本——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被提出。它们通过引入门控机制控制信息流动，理论上具备更强的长期依赖建模能力。然而实际应用中，这些模型仍面临梯度消失、注意力偏差等问题，难以稳定捕捉真正的长期影响因素。

近年来，Transformer 模型凭借其自注意力机制迅速崛起。该机制允许模型直接建立任意两个时间点之间的联系，从而在理论上更擅长处理长期依赖。尽管如此，Transformer 也存在计算复杂度高、注意力分散等缺陷，限制了其在部分场景下的实用性。

为评估模型对长期依赖的捕捉能力，研究者常采用合成数据测试、注意力权重可视化以及信息保留率等指标进行分析。此外，多种结构优化策略也被提出，包括稀疏注意力机制、层级结构设计、混合模型架构以及记忆增强机制等，旨在提升模型聚焦关键历史信息的能力。

总体而言，尽管现有模型在一定程度上提升了长期依赖建模的表现，但仍无法完全解决这一难题。未来的发展方向应聚焦于提升模型效率与可解释性的平衡，构建更加精准且高效的时间序列建模框架，使模型真正实现“回顾过去、预测未来”的目标。