时间序列预测的突破：理论与实践中的 PatchTST 算法

时间序列预测是许多领域中的重要任务，如经济学、气象学和股票市场分析等。近年来，许多新颖的算法被提出来改进时间序列预测的准确性和效率。其中，PatchTST 算法是一种具有突破性的方法，它在理论和实践中都取得了显著的成果。本文将介绍 PatchTST 算法，并演示如何在 Python 中应用它与 N-BEATS 和 N-HiTS 算法进行时间序列预测。

PatchTST 算法是一种基于补丁的方法，它通过将时间序列划分为多个小块（即补丁）来进行建模和预测。每个补丁都是一个固定长度的子序列，可以直接传递给模型进行训练和预测。这种方法的优点在于，它能够捕捉时间序列中的局部模式和长期依赖关系，从而提高预测的准确性。

在实践中，我们可以使用 Python 中的一些开源库来实现 PatchTST 算法。下面是一个示例代码，展示了如何使用 PatchTST、N-BEATS 和 N-HiTS 算法对一个时间序列进行预测：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import tra