LTSF-Linear

线性模型在时间序列预测中的应用

Transformers LTSF-Linear 时间序列预测 DLinear AAAI 2023 Github 开源项目

LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族，包括Linear、NLinear和DLinear，专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测，具有高效率、可解释性和易用性，显著优于Transformer模型。

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论文

介绍相关项目

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型

该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展，包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向，以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库，并持续更新最新成果。

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。

flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成

Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习

Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。

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。

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

Informer2020 - 长序列时间序列预测的高效解决方案

ETT数据集GithubInformerProbSparse Attention开源项目时间序列预测高效Transformer

Informer引入ProbSparse注意机制，大幅提升长序列时间序列预测的效率和精度。该模型利用概率分布选择活跃查询，避免冗余计算，适用于多种数据集，并在AIJ和AAAI'21获奖。提供详细的实验设置、Colab示例和数据下载链接，帮助用户快速上手并复现结果。

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

Autoformer - 具有自相关性的分解变压器，用于长期序列预测

AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测

Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型，采用分解变压器和自动相关机制，实现38%的预测精度提升，覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近，该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library，并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer，不需位置嵌入，具备内在的对数线性复杂度，易于实现和复现。

uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架

GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型

Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案，支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能，并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展，适用于研究和实际应用场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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