在这次比赛中，我们团队收获了很多，也深刻体会到了理论与实践相结合的重要性，赛题要求我们解决多变量输入情况下的长时间序列预测问题。这不仅仅是一个技术问题，更是一个对算法适应性和实用性的全面考验。

我们认识到，算法的高精度预测能力是基础，但更重要的是如何将各个不同变量输入之间差异与联系进行捕捉。在经过对目前开源的时间序列sota模型分析和尝试后，我们采用了不同的注意力机制和模型结构（iTransformer和SoFTs）对这部分进行学习，同时，我们还设计了不同的损失函数用于增大模型之间的差异性，最终组合成了一种强泛化性集成策略。并且，结合实际应用场景和模型表现，我们还采用了一种短时预测纠正长时预测的策略，进一步优化了我们的模型效果。这些实际问题中的复杂性推动了我们深入思考，如何将学术理论转化为能够在实际环境中有效工作的实用算法。

通过这次大赛，我们不仅积累了宝贵的实践经验，还提升了算法设计和创新的能力。我们学会了如何在不同的模型和特征之间做出权衡，如何将它们融合起来，以解决现实世界中的复杂问题。

在解决问题的过程中，我们意识到，贴合实际业务是至关重要的，我们不能只注重模型，同时还要关注数据和业务本身。同时与其他参赛队伍的交流也极大地拓宽了我们的视野，他们的多样化思路和方法为我们提供了新的启发。

最后，我们非常荣幸能够参加这次比赛。我们对大赛的组织者表示衷心的感谢，并祝愿大赛未来能够吸引更多优秀的团队，共同推动技术的发展和创新。这次比赛不仅是一次技能的较量，更是一次学习和成长的旅程。我们期待将这次经历中获得的知识和经验应用到未来的研究和工作中，为解决更多实际问题贡献力量。