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基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GluonTS 时间序列预测 Python 深度学习概率模型 Github 开源项目

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。

文档

gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库

GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习

gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。

tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库

DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列

Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数，简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能，通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。

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。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

mcfly - 简化时间序列深度学习的开源框架

GithubTensorflowmcfly回归分析开源项目时间序列分类深度学习

mcfly是一个开源的深度学习框架，专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据，无需计算信号特征或专业领域知识，在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建，支持Python 3.10和3.11，并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力，欢迎社区贡献。

PyxLSTM - 基于xLSTM架构的高效序列建模Python库

GithubLSTMPyxLSTM序列建模开源项目深度学习自然语言处理

PyxLSTM是一个基于xLSTM架构的Python库，为序列建模任务提供高效实现。该库引入指数门控、内存混合和矩阵内存结构，支持sLSTM和mLSTM变体。PyxLSTM提供灵活的模型架构、高级模型定义、训练工具和数据处理功能，适用于语言建模、文本生成等任务。其轻量模块化设计易于集成，并配有详细文档和测试。

tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包

GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。

moirai-1.0-R-large - 基于Transformer的通用多变量时序预测模型

GithubHuggingfaceMoirai大规模预训练开源项目时间序列预测机器学习模型深度学习

Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型，通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计，支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署，拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。

CEEMDAN_LSTM - CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型

CEEMDAN_LSTMGithub开源项目数据分解时间序列预测神经网络金融预测

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。

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

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