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timesfm

谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型

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。

neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架
GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建
NeuralProphet是一个基于PyTorch的开源框架,将神经网络与传统时间序列算法结合,专为时间序列预测而设计。它提供简便的代码接口,支持模型定制、趋势检测、季节性分析和事件影响评估,适合高频次和长期数据。项目仍在beta阶段,欢迎社区贡献。
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。
iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型
GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制
iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型,无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色,具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异,支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装,并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具
Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测
Auto_TS是一个时间序列自动建模工具,支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型,适用于不同频率的数据,并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能,简化了建模过程,提高了效率。该工具适合数据分析人员使用,可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
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。
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。
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概率预测模型语言模型
Chronos-T5-Base是一个基于T5架构的时间序列预测基础模型,拥有2亿参数。该模型将时间序列数据转化为token序列,并通过交叉熵损失函数进行训练。通过采样多个可能的未来轨迹,Chronos-T5-Base能够生成概率预测结果。模型在大量公开时间序列数据和合成数据上训练,适用于多种时间序列预测场景,为研究人员和开发者提供了一个强大的预训练工具。
chronos-t5-mini - 基于T5架构的轻量级时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface基础模型开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型
Chronos-T5-Mini是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型,拥有2000万参数。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,可生成概率性预测。Chronos-T5-Mini在大量公开时间序列数据和合成数据上训练,适用于多种时间序列预测任务。通过Chronos Pipeline,研究人员和开发者可以便捷地使用该模型进行推理,获得精确的预测结果。
iTransformer - 先进的时间序列预测模型,打造SOTA性能
GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习
iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型,由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构,支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术,旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现,支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能,如二维注意力和傅里叶变换增强版本,为研究人员提供了探索和改进的空间。
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