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BasicTS

公平且标准的时间序列预测基准和工具包

BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包,支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程,实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口,便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型,支持多种计算设备,并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。

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。
Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架
GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络
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。
tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库
BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列
tsmoothie是一个Python库,专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术,包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等,能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间,便于识别异常值,并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务,是数据科学家和分析师的有力工具。
chronos-t5-large - 基于T5架构的大规模时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Large是一个拥有7.1亿参数的大规模时间序列预测模型。该模型基于T5架构,通过将时间序列转化为token序列进行训练,能生成概率性预测。Chronos-T5-Large在大量公开和合成时间序列数据上训练,可处理多种预测任务。研究人员和开发者可通过Python接口使用该模型,适用于需要高精度分析的时间序列场景。
traffic_prediction - 交通预测模型与数据集综合评估
GithubPeMS数据集交通预测图神经网络开源项目时间序列深度学习
这个项目对交通预测领域的多种模型和数据集进行了系统的比较分析。它汇总了近期发表的相关论文,详细介绍了METR-LA、PeMS-BAY等常用公开数据集。项目提供了各模型在主要数据集上的性能对比图表,并探讨了实验设置的差异。同时,它还整理了可公开获取的数据集及其来源信息,为交通预测研究提供了有价值的参考资料。
lag-llama - 首个开源时间序列预测基础模型,实现零样本及微调能力
GithubLag-Llama基础模型开源模型开源项目时间序列预测概率预测
Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型,支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本,可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力,微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型,Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
BARS - 推荐系统开放基准测试项目
BARSGithub基准测试开源项目性能评估推荐系统
BARS项目致力于解决推荐系统领域缺乏统一基准测试的问题。它通过开放式基准测试提高研究可重复性和结果一致性。目前涵盖CTR预测和候选项匹配任务,未来将扩展到列表重排序和多任务推荐领域。该项目鼓励学术界和业界参与,共同推动推荐系统研究的进步。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测,利用其强大功能处理时序数据,并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型,框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节,访问我们的详细介绍及相关资源。
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