帮我写一段python代码，要求：我有一个长度为(35040,480)的时间序列数据，首先将数据集归一化，然后以4:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集。使用transformer算法实现预测，使用前384列数据预测后96列数据。

以下是可能的代码实现：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, Concatenate, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Model

# 读取数据
data = np.load("data.npy")

# 归一化
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 划分数据集
X_train, X_val, X_test = np.split(data, [int(0.4*data.shape[0]), int(0.5*data.shape[0])])

# 定义模型
def transformer_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = inputs
    for i in range(3):
        # 多头注意力
        x1 = MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=64)(x, x)
        x1 = Dropout(0.1)(x1)
        x1 = LayerNormalization()(x + x1)
        # 前馈网络
        x2 = TimeDistributed(Dense(128, activation="relu"))(x1)
        x2 = TimeDistributed(Dense(input_shape[-1]))(x2)
        x2 = Dropout(0.1)(x2)
        x = LayerNormalization()(x1 + x2)
    outputs = x[:, -96:, :]
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 训练模型
model = transformer_model((384, 480))
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
model.fit(X_train[:, :384, :], X_train[:, 384:, :], validation_data=(X_val[:, :384, :], X_val[:, 384:, :]), epochs=10, batch_size=32)

# 测试模型
loss = model.evaluate(X_test[:, :384, :], X_test[:, 384:, :], batch_size=32)
print("Test loss:", loss)

代码中先使用`StandardScaler`对数据进行归一化，然后使用`train_test_split`函数按照4:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集。接着定义了一个Transformer模型，其中包含3个Transformer block，每个block中包含一个多头注意力和一个前馈网络，最后输出后96列预测结果。最后使用`compile`方法指定优化器和损失函数，使用`fit`方法训练模型，并使用`evaluate`方法测试模型。