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BasicTS

公平且标准的时间序列预测基准和工具包

时间序列预测基准测试工具包深度学习BasicTSGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
chronos-t5-small - 基于T5架构的时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Small是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型。该模型将时间序列转换为标记序列，通过交叉熵损失训练语言模型实现预测。经过大量公开时间序列数据和合成数据的训练，Chronos-T5-Small能够生成概率性预测结果。作为Chronos系列中的中等规模版本，这个拥有4600万参数的模型适用于多种时间序列预测任务。
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。
competition-baseline - 为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛
AI换脸Github人工智能开源项目数据竞赛海上风电出力预测科大讯飞
competition-baseline为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛。涵盖机器学习至深度学习等领域，适用于多种场景，如AI换脸、海上风电及人脸识别等，促进开源学习文化发展及技术应用能力提升。
fable - R语言时间序列预测包 支持多种模型与可视化
ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测
fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。
MOMENT-1-large - 多功能时间序列分析基础模型：预测、分类、异常检测和填补
GithubHuggingfaceMOMENT基础模型开源项目时间序列分析机器学习模型预训练模型
MOMENT-1-large是一款专为时间序列分析设计的多功能基础模型。它能够高效处理预测、分类、异常检测和数据填补等多种任务。该模型具有出色的零样本和少样本学习能力，可以在缺少或仅有少量任务特定样本的情况下直接使用。此外，MOMENT-1-large支持使用领域相关数据进行微调，以进一步提升性能。作为一个灵活而强大的工具，它为各类时间序列分析任务提供了有力支持。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口，支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能，并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务，适用于不同规模的预测项目。
chronos-t5-large - T5架构驱动的大规模时间序列预测基础模型
ChronosGithubHuggingfaceT5架构开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型
Chronos-T5-Large是一个大规模时间序列预测基础模型，基于T5架构设计，包含7.1亿参数。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测结果。它在海量公开时间序列数据和合成数据上训练，适用于广泛的时间序列预测任务。研究人员可使用简洁的Python接口调用模型，获取未来趋势预测及相应的置信区间。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。
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