在Tergm模型中，将随时间变化的属性值赋给网络节点需要经过以下几个步骤：
1. 数据准备：首先你需要收集到不同年份的网络数据（节点和边的关系）以及对应的节点属性值（如GDP）。确保数据的时间序列完整性。
2. 网络构建：根据收集的数据，构建不同时期的网络。每个网络的节点可以代表特定的对象（比如城市或企业），而边则表示这些对象之间的关系（例如合作关系、交通联系等）。
3. 属性赋值：在每个时期的网络中，将对应时期节点属性值（如GDP）赋予给每个节点。这样每个节点就不仅包含了与其他节点的关系信息，还包含了随时间变化的属性值。
4. 模型构建与估计：最后，使用这些带有时间和属性信息的网络数据来构建Tergm模型，并进行参数估计和模型检验。
这个过程可能需要一定的编程技能，特别是在数据处理和模型构建方面。如果你对R语言或Python有一定了解，可以尝试使用`statnet`（R语言）或`networkx`（Python）等库来进行操作。
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