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

granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型

IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。

test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型高效预测基础

GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型

Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法，为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性，可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目，它遵循Apache 2.0许可证，并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。

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。

TSFpaper - 时间序列与时空预测论文精选合集

GithubSpatio-Temporal ForecastingTime Series ForecastingTransformerdeep learningmultivariate forecasting开源项目

本仓库收录了300多篇时间序列与时空预测的论文，涵盖多种预测模型类型。这些论文包括顶级会议和期刊发表的研究成果以及最新的arXiv论文。支持单变量、多变量及不规则时间序列预测，广泛应用于交通和天气等领域。仓库内容持续更新，并推荐热门工具库和最新模型，是时间序列预测研究的重要资源。

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。

moirai-1.0-R-base - 基于Transformer的通用时间序列预测模型

GithubHuggingfaceMoirai开源项目数据分析时间序列预测机器学习模型模型预训练模型

Moirai-1.0-R-base是一个基于掩码编码器的通用时间序列预测Transformer模型，在LOTSA数据集上预训练。该模型包含9100万参数，使用补丁嵌入和变量ID编码方法，可处理多变量时间序列数据进行预测。模型支持自定义预测长度和上下文窗口设置，通过uni2ts库实现部署。作为Moirai系列的中型版本，该模型在性能和计算效率方面达到平衡。

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型

AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测

Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型，通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中，预测精度提升38%，可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。

tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。

GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目

tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。

AutoTS - 自动化时间序列预测工具

AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习

AutoTS是一个Python时间序列预测工具，专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色，支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测，通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集，提供横向和马赛克风格的集成方法，以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。

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