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

TimeMoE-50M - 混合专家时间序列预测基础模型提升大规模数据分析能力

GithubHuggingfaceTimeMoE基础模型开源项目时间序列预测模型深度学习混合专家模型

TimeMoE-50M是一个基于混合专家(MoE)架构的时间序列预测基础模型，专为处理十亿规模数据而设计。此模型旨在优化大规模时间序列分析的准确性和效率。开发者可在GitHub页面上找到详细的使用指南和实现方法，有助于将其整合到各类时间序列分析项目中，提升预测能力。

probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具

GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析

TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库，作为 TensorFlow 生态系统的一部分，结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断，以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法，如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例，帮助用户解决实际问题。

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。

Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合

GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测

一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库，专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型，以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外，还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能，适用于实时预测和历史数据分析。

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。

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。

moment - 时间序列分析基础模型多任务多领域应用

GithubMOMENT基础模型多任务开源项目时间序列预训练

MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族，为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练，可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征，学习有意义的数据表示，在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码，为时间序列分析提供了实用工具。

functime - 高性能时间序列机器学习Python库

GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取

functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库，提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估，通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列，支持外生特征和自动化调优，并集成LLM代理用于预测分析，适用于各种机器学习和数据分析任务。

tslearn - Python时间序列分析机器学习库

GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包

BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习

BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包，支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程，实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口，便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型，支持多种计算设备，并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。

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