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CEEMDAN_LSTM

CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型

CEEMDAN_LSTM是一个Python模块,结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆(LSTM)神经网络进行时序预测。该项目提供多种预测方法和评估工具,支持灵活的参数设置,适用于金融等领域的复杂时序数据分析。它简化了分解集成预测的实现过程,有助于研究人员和数据分析师快速构建和优化预测模型。CEEMDAN_LSTM支持多种预测方法,包括单一、集成、分别和混合预测等。它还提供了统计测试、热图绘制和DM测试等模型评估工具,有助于全面分析预测结果。

xlstm - 提升语言建模性能的创新循环神经网络架构
GithubPyTorchmLSTMsLSTMxLSTM开源项目语言模型
xLSTM是一种创新的循环神经网络架构,通过指数门控和新型矩阵内存技术,克服了传统LSTM的局限性,显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发,适用于CUDA环境,提供详细的安装指南和使用示例,便于集成到现有项目中。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族,包括Linear、NLinear和DLinear,专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测,具有高效率、可解释性和易用性,显著优于Transformer模型。
functime - 高性能时间序列机器学习Python库
GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取
functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。
Nonstationary_Transformers - 创新时间序列预测方法应对非平稳数据
GithubNon-stationary Transformers开源项目时间序列预测模型架构注意力机制深度学习
Non-stationary Transformers项目开发了新型时间序列预测方法,采用系列平稳化和去平稳注意力机制处理非平稳数据。该方法在多个基准数据集上展现出优异性能,并能有效提升现有注意力模型的预测效果。项目开源了完整代码和实验脚本,为时间序列预测研究和应用提供了重要参考。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库,基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断,包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测,并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型,进行数据分析和预测。
Stock-Market-Prediction-Web-App-using-Machine-Learning-And-Sentiment-Analysis - 使用机器学习和情感分析预测股市走势
ARIMAGithubLSTMStock Market Prediction Web App开源项目情感分析机器学习
该Web应用结合机器学习和情感分析,预测未来7天内NASDAQ和NSE股票的走势。用户可以实时查看股票价格、阅读最新股票新闻、进行货币转换,并获得股票推荐。采用ARIMA、LSTM和线性回归算法进行预测,并通过社交媒体情感分析提供买卖建议。系统拥有管理员和用户权限,前端采用Flask和Wordpress。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测
这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术,涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法,以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究,读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测,并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列,并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异,提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon,用户可轻松进行模型集成和云端部署,提升预测性能和应用的灵活性。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
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