请将多个事件的时间序列数据例如Event 1:时间： [0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8] ，位置[2, 3, 5, 7, 8]，能耗[5];Event 2: [0.1, 0.4, 0.6, 0.9]，位置[6,6,6,6]，能耗[8]; Event 3: [0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0],位置[5,5,5,5,5,5]，能耗[15]; 进行标准化和滑动窗口最终转化为神经网络能够接受的数据格式

首先需要将每个事件的时间序列数据进行标准化。假设每个事件的时间序列数据存储在三个列表中：time_list, location_list和energy_list，标准化可以使用以下公式：

$X_{norm} = \frac{X - \overline{X}}{\sigma_X}$

其中，$\overline{X}$是数据的平均值，$\sigma_X$是数据的标准差。

标准化后，每个事件的时间序列数据可以表示为：

Event 1: 时间： [-1.22474, -0.707107, 0, 0.707107, 1.22474]，位置 [-1.41421, -0.707107, 0.707107, 2.12132, 2.82843]，能耗 [-0.707107]
Event 2: [-1.1619, 0, 0.387298, 1.54919], 位置 [0, 0, 0, 0], 能耗 [1.41421]
Event 3: [-1.22474, -0.707107, 0, 0.707107, 1.41421, 1.58114], 位置 [0, 0, 0, 0, 0, 0], 能耗 [2.12132]

接下来，可以将每个事件的时间序列数据拆分成多个窗口，以便神经网络可以处理。假设窗口大小为3，步幅为1，那么可以得到以下窗口：

Event 1:
窗口1: 时间：[-1.22474, -0.707107, 0], 位置：[-1.41421, -0.707107, 0.707107], 能耗:[-0.707107]
窗口2: 时间：[-0.707107, 0, 0.707107], 位置：[-0.707107, 0.707107, 2.12132], 能耗:[-0.707107]
窗口3: 时间：[0, 0.707107, 1.22474], 位置：[0.707107, 2.12132, 2.82843], 能耗:[-0.707107]

Event 2:
窗口1: 时间：[-1.1619, 0, 0.387298], 位置：[0, 0, 0], 能耗:[1.41421]
窗口2: 时间：[0, 0.387298, 1.54919], 位置：[0, 0, 0], 能耗:[1.41421]

Event 3:
窗口1: 时间：[-1.22474, -0.707107, 0], 位置：[0, 0, 0], 能耗:[2.12132]
窗口2: 时间：[-0.707107, 0, 0.707107], 位置：[0, 0, 0], 能耗:[2.12132]
窗口3: 时间：[0, 0.707107, 1.41421], 位置：[0, 0, 0], 能耗:[2.12132]
窗口4: 时间：[0.707107, 1.41421, 1.58114], 位置：[0, 0, 0], 能耗:[2.12132]

最后，可以将每个窗口的时间序列数据、位置数据和能耗数据分别组成一个三维张量。对于本例中的数据，可以得到以下张量：

时间序列数据张量：[[[-1.22474, -0.707107, 0],
[-0.707107, 0, 0.707107],
[0, 0.707107, 1.22474]],
[[-1.1619, 0, 0.387298],
[0, 0.387298, 1.54919]],
[[-1.22474, -0.707107, 0],
[-0.707107, 0, 0.707107],
[0, 0.707107, 1.41421],
[0.707107, 1.41421, 1.58114]]]

位置数据张量：[[[-1.41421, -0.707107, 0.707107],
[-0.707107, 0.707107, 2.12132],
[0.707107, 2.12132, 2.82843]],
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0]],
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]]

能耗数据张量：[[[-0.707107, -0.707107, -0.707107],
[-0.707107, -0.707107, -0.707107],
[-0.707107, -0.707107, -0.707107]],
[[1.41421, 1.41421, 0],
[0, 0, 0]],
[[2.12132, 2.12132, 2.12132],
[2.12132, 2.12132, 2.12132],
[2.12132, 2.12132, 2.12132],
[2.12132, 2.12132, 2.12132]]]