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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。

LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展
AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练
LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外,项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用,为研究和实践提供了丰富的资源。
chronos-t5-large - T5架构驱动的大规模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预训练模型
Chronos-T5-Large是一个大规模时间序列预测基础模型,基于T5架构设计,包含7.1亿参数。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练,能够生成概率性预测结果。它在海量公开时间序列数据和合成数据上训练,适用于广泛的时间序列预测任务。研究人员可使用简洁的Python接口调用模型,获取未来趋势预测及相应的置信区间。
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。
mcfly - 简化时间序列深度学习的开源框架
GithubTensorflowmcfly回归分析开源项目时间序列分类深度学习
mcfly是一个开源的深度学习框架,专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据,无需计算信号特征或专业领域知识,在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建,支持Python 3.10和3.11,并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力,欢迎社区贡献。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集
Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测
microprediction是一个综合性开源项目集,专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库,包括humpDay、timemachines和precise,分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具,便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。
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-small - 基于T5架构的时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Small是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型。该模型将时间序列转换为标记序列,通过交叉熵损失训练语言模型实现预测。经过大量公开时间序列数据和合成数据的训练,Chronos-T5-Small能够生成概率性预测结果。作为Chronos系列中的中等规模版本,这个拥有4600万参数的模型适用于多种时间序列预测任务。
chronos-t5-small - T5架构预训练时间序列模型 实现概率性多轨迹预测
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-small是一个基于T5架构的预训练时间序列预测模型,参数量为4600万。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,可生成多个未来轨迹的概率性预测。模型训练数据包括公开数据集和高斯过程生成的合成数据。它支持GPU加速和bfloat16精度,适用于多种时间序列预测场景。与原始T5模型相比,Chronos-t5-small采用更小的词汇表(4096个token),提高了计算效率。
chronos-t5-tiny - 轻量级预训练时间序列预测模型
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-Tiny是基于T5架构的轻量级预训练时间序列预测模型,拥有800万参数。它将时间序列转换为token序列进行训练,可生成概率性预测。该模型在大量公开和合成时间序列数据上训练,能处理多种预测任务,适合快速部署和推理。作为Chronos系列的一员,它为时间序列分析提供了高效的解决方案。
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