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micn.sh
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# --features M : multivariate
# --features S : univariate
# --mode regre : MICN-regre
# --mode mean : MICN-mean
pred_l=(96 192 336 720)
for i in ${pred_l[@]}
do
python -u run.py \
--model micn \
--mode regre \
--data ETTm2 \
--features M \
--freq t \
--conv_kernel 12 16 \
--d_layers 1 \
--d_model 512 \
--seq_len 96 \
--label_len 96 \
--pred_len $i
done
for i in ${pred_l[@]}
do
python -u run.py \
--model micn \
--mode regre \
--data ECL \
--features M \
--freq h \
--conv_kernel 12 16 \
--d_layers 1 \
--d_model 512 \
--seq_len 96 \
--label_len 96 \
--pred_len $i
done
for i in ${pred_l[@]}
do
python -u run.py \
--model micn \
--mode regre \
--data Exchange \
--features M \
--freq d \
--conv_kernel 12 16 \
--d_layers 1 \
--d_model 512 \
--seq_len 96 \
--label_len 96 \
--pred_len $i
done
for i in ${pred_l[@]}
do
python -u run.py \
--model micn \
--mode regre \
--data Traffic \
--features M \
--freq h \
--conv_kernel 12 16 \
--d_layers 1 \
--d_model 512 \
--seq_len 96 \
--label_len 96 \
--pred_len $i
done
for i in ${pred_l[@]}
do
python -u run.py \
--model micn \
--mode regre \
--data WTH \
--features M \
--freq t \
--conv_kernel 12 16 \
--d_layers 1 \
--d_model 512 \
--seq_len 96 \
--label_len 96 \
--pred_len $i
done
pred_l=(24 36 48 60)
for i in ${pred_l[@]}
do
python -u run.py \
--model micn \
--mode mean \
--data ILI \
--features M \
--freq d \
--conv_kernel 18 12 \
--d_layers 1 \
--d_model 64 \
--seq_len 36 \
--label_len 36 \
--pred_len $i
done