prophet

开源时间序列预测库Prophet

Prophet 时间序列预测开源软件 Facebook 机器学习 Github 开源项目

Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型，它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列，对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言，API简洁易用，可快速生成高质量预测。

文档

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。

Koopa - 高效预测非平稳时间序列的轻量级模型

GithubKoopaKoopman理论开源项目时间序列预测轻量级模型非平稳动态

Koopa是一个基于Koopman理论的轻量级模型，用于高效预测非平稳时间序列。它实现了最先进的性能，同时减少了77%的训练时间和76%的内存使用。Koopa采用端到端预测训练，提高了对非线性时间序列演化的建模能力。项目提供完整代码实现、实验脚本和数据集，支持滚动预测，并能适应持续的分布偏移。

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习

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。

darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库

DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习

Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。

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。

Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台

GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测

TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。

Rbeast - 贝叶斯时间序列分解与变点检测工具

BEASTGithub变点检测开源项目时间序列分解贝叶斯算法趋势分析

Rbeast是一款开源的贝叶斯时间序列分析工具，主要用于检测时间序列数据中的变点、趋势和季节性变化。该工具采用贝叶斯模型平均方法，可分解时间序列中的突变、趋势和周期变化。Rbeast适用于遥感、金融、公共卫生等多个领域的实值时间序列分析。它支持R、Python、Matlab和Octave等多种编程环境，安装和使用都较为简便。相比同类算法，Rbeast具有较快的计算速度。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

moirai-1.0-R-small - Moirai 开源预训练时间序列预测模型

GithubHuggingfaceMoiraiTransformer开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型

Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构，在LOTSA数据集上训练，可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术，提供高精度预测。通过uni2ts库，研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。

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