圖神經網絡在剩餘使用壽命（RUL）預測中的應用確實可以擴展到其他領域的時間序列預測任務。由於GNN能夠有效地捕捉時間序列數據中的空間和時間依賴性，因此其方法論可以應用於各種時間序列預測問題，例如交通流量預測、金融市場分析和環境監測等。
在這些應用中，GNN可以用來建模不同時間點之間的關係，並通過圖結構來表示不同變量之間的相互作用。例如，在交通流量預測中，可以將不同路段的流量數據視為圖中的節點，並根據路段之間的物理連接或流量關係來定義邊。這樣的圖結構能夠幫助模型更好地理解交通流量的變化模式。
總之，GNN的靈活性和強大的建模能力使其在多種時間序列預測任務中具有廣泛的應用潛力，未來的研究可以進一步探索其在不同領域的適用性和效果。