Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing

基于储层计算的时间序列分析框架

Reservoir Computing 时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络 Github 开源项目

这个开源项目利用储层计算技术，实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列，并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。

文档

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测

HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合

Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现

Github变点检测开源项目数据挖掘时间序列分割机器学习语义分割

该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

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