写出三个代码用jupyter分别实现patchtst、autoformer、FEDformer预测，用于对一个包含5维特征的1400x5的数据集进行预测。代码中包括了数据标准化、绘制数据趋势图、早停、正则化、计算训练损失和验证损失并绘图，以及绘制各列数据的预测图和总体数据的预测图，并计算MAE/MAPE/MSE/RMSE/SMAPE指标。

抱歉，但我无法为你提供关于 `patchtst`、`autoformer` 和 `FEDformer` 的代码示例。这些名称可能是你自己命名的模型或者与我不熟悉的模型相关。

如果你能够提供有关这些模型的更多信息，或者提供相关的代码和文档，我将尽力帮助你编写相应的示例代码。或者，如果你有其他问题，我也很乐意帮助你解答。

相关问题

基于transformer的长时间序列代码汇总(autoformer,pedformer,informer...等15个算

基于Transformer的长时间序列模型有很多种，下面将分别对其中一些常见的模型进行简要介绍。

1. Autoformer（自动提升器）：Autoformer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了自注意力机制和自回归机制，通过对历史时间序列进行编码，学习到时间序列中的动态模式，并用于未来的预测。

2. Pedformer（行人形态预测器）：Pedformer是一种用于行人形态预测的长时间序列模型，该模型通过对行人运动轨迹的编码，学习到了行人的运动模式和行为特征，从而实现对行人未来位置和动作的预测。

3. Informer（信息增强器）：Informer是一种基于Transformer的长时间序列预测模型，它引入了多层多头注意力机制和掩码门机制，能够更好地处理长时依赖问题，提升时间序列预测的准确性。

除了上述三个模型，还有其他一些常见的基于Transformer的长时间序列预测模型，如：DeepAR、Seq2Seq、Temporal Fusion Transformers（TFT）、ST-MGCN等。这些模型各有特点和优势，根据实际需求和任务特点可以选择适合的模型进行使用。

总结起来，基于Transformer的长时间序列模型能够从时间序列数据中学习到关键的时间动态模式，进而用于未来的预测。在实际应用中，根据任务需求可以选择合适的模型进行使用。

autoformer代码

Autoformer是一个基于Transformer架构的自动化神经网络模型，它在语言理解任务中取得了很大的成功。它通过引入了自动机制，将先前任务学习到的知识根据当前的任务需求进行调整和适应。Autoformer的代码实现主要包括了Transformer的基本组件，例如多头自注意力机制、前馈神经网络等，并且在此基础上添加了自动机制的实现。

在Autoformer的代码中，我们可以看到对Transformer架构的细致理解和灵活应用。通过代码中的实现，我们可以了解到Autoformer是如何通过自动机制来调整网络的学习方式以适应不同的任务，从而提高模型的泛化能力和适应性。代码中可能还包括了一些自动机制的具体实现，例如自适应的学习率调整、特定任务的特征提取等。

另外，Autoformer的代码也可能会包括一些对于语言理解任务的具体实现，例如文本分类、机器翻译、问答系统等。我们可以从代码中学习到Autoformer是如何在这些任务上进行训练和应用的，以及它的性能表现和效果如何。

总的来说，通过学习Autoformer的代码实现，我们可以更加深入地了解Transformer架构的应用和自动化机制的实现，从而更好地掌握和应用这一领域的先进技术。