File size: 2,922 Bytes
493bf96
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

model_name=MambaClimateNet
# d state 2
python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path China.csv \
  --model_id China \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 12\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 4\
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path China.csv \
  --model_id China \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 24\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 2 \
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path China.csv \
  --model_id China \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 36\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 2 \
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path China.csv \
  --model_id China \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 48\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 2 \
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path Global.csv \
  --model_id Global \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 12\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 4\
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path Global.csv \
  --model_id Global \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 24\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 2 \
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path Global.csv \
  --model_id Global \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 36\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 2 \
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005

python -u run.py \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/ \
  --data_path Global.csv \
  --model_id Global \
  --model $model_name \
  --data custom \
  --features M \
  --seq_len 96 \
  --pred_len 48\
  --e_layers 2 \
  --enc_in 7 \
  --dec_in 7 \
  --c_out 7 \
  --des 'Exp' \
  --d_model 256 \
  --d_state 2 \
  --itr 1 \
  --learning_rate 0.00005