博客里的所有代码都是保证可以运行的！！！
便宜！而且都是基于Python，pytorch框架。学习起来也方便。
下面教大家如果找到代码。
第一步，搜索！！
第二步，还是搜索
搜索关键词（全部复制下来）
基于encoder-decoder的非自回归Transformer时间序列预测Python程序
第三步，寻找自己想要的代码
第四步。 挑选
代码展示
train_ratio = 0.7 # 训练集比例
val_ratio = 0.15 # 验证集比例
test_ratio = 0.15 # 测试集比例
input_length = 48 # 输入数据长度，多步预测建议长，单步预测建议短
output_length = 1 # 输出数据长度，1为单步预测，1以上为多步预测 请注意，随着输出长度的增长，模型训练时间呈指数级增长
learning_rate = 0.1 # 学习率
estimators = 100 # 迭代次数
max_depth = 5 # 树模型的最大深度
interval_length = 2000 # 预测数据长度，最长不可以超过总数据条数
scalar = True # 是否使用归一化
scalar_contain_labels = True # 归一化过程是否包含目标值的历史数据
target_value = 'load' # 需要预测的列名，可以在excel中查看