提供一个通过PyTorchTS工具包实现LSTnet预测时间序列的案例

以下是一个使用PyTorchTS工具包实现LSTnet预测时间序列的简单案例：

import torch
from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, LSTNet

# 准备数据集
data = ...  # 时间序列数据
MAX_TIME_STEPS = ...  # 时间序列数据的最大长度

# 创建时间序列数据集
training_data = TimeSeriesDataSet(
    data,
    time_idx=0,  # 时间戳所在的列
    target="target_column_name",  # 目标列的名称
    max_encoder_length=MAX_TIME_STEPS,  # 编码器的最大长度
    max_prediction_length=MAX_TIME_STEPS,  # 预测器的最大长度
    static_categoricals=["static_categorical_column_name"],  # 静态分类特征的列名
    static_reals=["static_real_column_name"],  # 静态实值特征的列名
    time_varying_known_categoricals=["dynamic_categorical_column_name"],  # 动态已知分类特征的列名
    time_varying_known_reals=["dynamic_real_column_name"],  # 动态已知实值特征的列名
    time_varying_unknown_categoricals=[],  # 动态未知分类特征的列名
    time_varying_unknown_reals=["target_column_name"],  # 动态未知实值特征的列名
)

# 创建模型
model = LSTNet.from_dataset(
    training_data,
    batch_size=128,
    log_interval=10,
    log_val_interval=1,
    weight_decay=1e-2,
    output_length=MAX_TIME_STEPS,
)

# 训练模型
trainer = pl.Trainer(gpus=1, gradient_clip_val=0.1)
trainer.fit(model)

# 制作预测
new_prediction_data = ...  # 新的时间序列数据
new_prediction_dataset = training_data.from_predictions(
    new_prediction_data,
    batch_size=128,
    num_workers=0,
)
predictions = model.predict(new_prediction_dataset)

这个例子中，我们使用PyTorchTS工具包创建了一个时间序列数据集，然后创建了一个LSTNet模型并在数据集上进行了训练。最后，我们使用训练好的模型进行了预测。注意，这个例子只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体的数据集进行相应的调整。