feat: add mamba and dynamic chunking related code and test code

scripts/long_term_forecast/xPatch_SparseChannel_PEMS.sh

@@ -0,0 +1,150 @@
+#!/bin/bash
+
+#export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+
+model_name=xPatch_SparseChannel
+
+seq_len=96
+pred_len=12
+learning_rate=0.003
+d_model=128
+d_ff=256
+batch_size=128
+train_epochs=10
+patience=10
+
+# PEMS03 dataset
+python -u run.py \
+  --task_name long_term_forecast \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/PEMS/ \
+  --data_path PEMS03.npz \
+  --model_id PEMS03 \
+  --model $model_name \
+  --data PEMS \
+  --features M \
+  --seq_len $seq_len \
+  --label_len 0 \
+  --pred_len $pred_len \
+  --e_layers 2 \
+  --d_layers 1 \
+  --enc_in 358 \
+  --dec_in 358 \
+  --c_out 358 \
+  --lradj 'sigmoid' \
+  --d_model $d_model \
+  --d_ff $d_ff \
+  --n_heads 16 \
+  --patch_len 16 \
+  --stride 8 \
+  --k_graph 8 \
+  --dropout 0.1 \
+  --revin 1 \
+  --batch_size $batch_size \
+  --learning_rate $learning_rate \
+  --train_epochs $train_epochs \
+  --patience $patience \
+  --des 'Exp' \
+  --itr 1
+
+# PEMS04 dataset
+python -u run.py \
+  --task_name long_term_forecast \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/PEMS/ \
+  --data_path PEMS04.npz \
+  --model_id PEMS04 \
+  --model $model_name \
+  --data PEMS \
+  --features M \
+  --seq_len $seq_len \
+  --label_len 0 \
+  --pred_len $pred_len \
+  --e_layers 2 \
+  --d_layers 1 \
+  --enc_in 307 \
+  --dec_in 307 \
+  --c_out 307 \
+  --lradj 'sigmoid' \
+  --d_model $d_model \
+  --d_ff $d_ff \
+  --n_heads 16 \
+  --patch_len 16 \
+  --stride 8 \
+  --k_graph 8 \
+  --dropout 0.1 \
+  --revin 1 \
+  --batch_size $batch_size \
+  --learning_rate $learning_rate \
+  --train_epochs $train_epochs \
+  --patience $patience \
+  --des 'Exp' \
+  --itr 1
+
+# PEMS07 dataset
+python -u run.py \
+  --task_name long_term_forecast \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/PEMS/ \
+  --data_path PEMS07.npz \
+  --model_id PEMS07 \
+  --model $model_name \
+  --data PEMS \
+  --features M \
+  --seq_len $seq_len \
+  --label_len 0 \
+  --pred_len $pred_len \
+  --e_layers 2 \
+  --d_layers 1 \
+  --enc_in 883 \
+  --dec_in 883 \
+  --c_out 883 \
+  --lradj 'sigmoid' \
+  --d_model $d_model \
+  --d_ff $d_ff \
+  --n_heads 16 \
+  --patch_len 16 \
+  --stride 8 \
+  --k_graph 8 \
+  --dropout 0.1 \
+  --revin 1 \
+  --batch_size $batch_size \
+  --learning_rate $learning_rate \
+  --train_epochs $train_epochs \
+  --patience $patience \
+  --des 'Exp' \
+  --itr 1
+
+# PEMS08 dataset
+python -u run.py \
+  --task_name long_term_forecast \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/PEMS/ \
+  --data_path PEMS08.npz \
+  --model_id PEMS08 \
+  --model $model_name \
+  --data PEMS \
+  --features M \
+  --seq_len $seq_len \
+  --label_len 0 \
+  --pred_len $pred_len \
+  --e_layers 2 \
+  --d_layers 1 \
+  --enc_in 170 \
+  --dec_in 170 \
+  --c_out 170 \
+  --lradj 'sigmoid' \
+  --d_model $d_model \
+  --d_ff $d_ff \
+  --n_heads 16 \
+  --patch_len 16 \
+  --stride 8 \
+  --k_graph 8 \
+  --dropout 0.1 \
+  --revin 1 \
+  --batch_size $batch_size \
+  --learning_rate $learning_rate \
+  --train_epochs $train_epochs \
+  --patience $patience \
+  --des 'Exp' \
+  --itr 1