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

chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型基于T5架构设计

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-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型，基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比，Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token，参数量减少至800万，更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。

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。

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。

chronos-t5-mini - 开源时间序列预测模型实现高效概率预测

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-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型，参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练，采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练，采用4096大小的词汇表，相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。

StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型

GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型

StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型，涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型，如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列，旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用，提高模型性能和应用灵活性。此外，StableLM也适用于多种下游任务，为开发者和研究者提供了强大的工具，以推动人工智能领域的发展。

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架实现全条件分布预测

GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

chronos-t5-large - 基于T5架构的大规模时间序列预测模型

Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型

Chronos-T5-Large是一个拥有7.1亿参数的大规模时间序列预测模型。该模型基于T5架构，通过将时间序列转化为token序列进行训练，能生成概率性预测。Chronos-T5-Large在大量公开和合成时间序列数据上训练，可处理多种预测任务。研究人员和开发者可通过Python接口使用该模型，适用于需要高精度分析的时间序列场景。

SOFT - 无需softmax的线性复杂度Transformer模型

GithubTransformer图像分类开源项目目标检测线性复杂度自注意力机制

SOFT是一种新型Transformer模型,采用无需softmax的归一化自注意力机制,实现了线性复杂度和更强的泛化能力。该模型在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中表现优异。项目提供多种规模的预训练模型,适用于不同应用场景。开源代码包含完整的训练和评估流程,并附有详细说明,便于研究人员进行深入研究和应用开发。

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。

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