## 1. 模型效果 PatchTST是一种高精度的时序预测模型，达到了比此前的同类型模型更好的性能。例如在Electricity数据集上，预测长度为96时，实现了0.129的MSE和0.222的MAE性能指标。 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/18344247/255519010-4b352ab8-f7ed-45ee-a6a6-e2b163a0a829.png" style="height: 300px"> 更多关于PaddleTS的内容，可以点击 [PaddleTS 仓库](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleTS) 进行了解。