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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
InceptionTime - 先进的时间序列分类深度学习模型
GithubInceptionTimeInception模块UCR/UEA数据集开源项目时间序列分类深度学习
InceptionTime是一个基于Inception模块架构的时间序列分类深度学习模型。该项目在85个UCR/UEA数据集上展现出优秀的分类性能,并提供了完整的模型实现代码、实验复现指南和详细结果。研究显示,InceptionTime在分类准确率和训练效率方面都具有显著优势,为时间序列分类研究提供了有力的基准。
scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案
GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习
scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类，涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法，性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境，配有详细文档和示例，简化了Node.js中的机器学习应用。
xts - R语言高性能时间序列数据处理扩展包
GithubR包xts开源项目数据处理时间序列金融数据
xts是R语言的时间序列扩展包，基于zoo类开发，提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能，保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引，具备强大的时间序列聚合和应用功能，广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。
iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型
GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制
iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型，无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色，具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异，支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装，并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。
chronos-t5-small - T5架构预训练时间序列模型 实现概率性多轨迹预测
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-small是一个基于T5架构的预训练时间序列预测模型，参数量为4600万。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，可生成多个未来轨迹的概率性预测。模型训练数据包括公开数据集和高斯过程生成的合成数据。它支持GPU加速和bfloat16精度，适用于多种时间序列预测场景。与原始T5模型相比，Chronos-t5-small采用更小的词汇表（4096个token），提高了计算效率。
Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合
GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测
一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库，专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型，以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外，还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能，适用于实时预测和历史数据分析。
PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱
GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值
PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。
Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦
GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络
本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果，包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程，为时间序列分析与预测研究提供全面参考。
stable-ts - Whisper语音转录时间戳优化和功能扩展工具
GithubWhisper开源项目时间戳稳定性语音识别转录
stable-ts是一个开源的Whisper语音转录优化工具。它通过改进时间戳生成算法，提高了转录结果的时间精确度。该工具扩展了Whisper的功能，增加了语音分离、降噪和时间戳调整等特性。stable-ts支持多种输出格式，并提供API和命令行接口，使语音转录更加稳定和高效。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱，实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务，并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台，方便研究人员进行算法开发和性能对比。
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