timesfm

谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型

TimesFM 时间序列预测基础模型深度学习开源项目 Github

TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。

Github

Huggingface

介绍相关项目

chronos-t5-base - T5架构驱动的时间序列预测基础模型

ChronosGithubHuggingfaceT5架构开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型

Chronos-T5-Base是一款基于T5架构的时间序列预测基础模型，具有2亿参数规模。该模型将时间序列转换为token序列，通过交叉熵损失训练，能够生成多样化的概率性预测。Chronos-T5-Base在大量公开时间序列数据和合成数据上进行了预训练，适用于广泛的时间序列预测场景。研究人员和开发者可以通过Python接口轻松调用该模型，实现高效的时间序列分析和预测。

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。

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。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测，适用于多领域的生成式预训练模型

GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测

TimeGPT是一款生成式预训练模型，专注于时间序列分析，支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域，通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问，兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练，它在多种频率下的预测表现卓越，特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。

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。

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

本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料，促进时间序列预测技术的深入研究与应用。

chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具

AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练

Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列，并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异，提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon，用户可轻松进行模型集成和云端部署，提升预测性能和应用的灵活性。

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。

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。

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