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基于分解架构的长期时间序列智能预测模型

Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型,通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中,预测精度提升38%,可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。

PDFormer - 基于传播延迟感知的动态长程模型优化交通流量预测
GithubPDFormer交通流预测人工智能开源项目时空数据分析深度学习
PDFormer是一种新型交通流量预测模型,结合传播延迟感知和动态长程Transformer架构提高预测准确性。该模型在多个基准数据集上展现出优异性能,能有效捕捉复杂时空依赖关系。作为交通分析工具,PDFormer可应用于交通管理和城市规划,有潜力缓解拥堵并优化路线。
ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型
ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测
ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具,基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能,适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法,支持灵活的模型配置,并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。
Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制
Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型,利用关联差异作为可区分标准,并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能,为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。
Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型,通过引入保护流网络理论,实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列,在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中,Flowformer 的平均准确率达到56.48%,超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置,提供了核心代码实现和多个领域的应用示例,为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
moirai-1.0-R-large - 基于Transformer的通用多变量时序预测模型
GithubHuggingfaceMoirai大规模预训练开源项目时间序列预测机器学习模型深度学习
Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型,通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计,支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署,拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。
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。
TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器
GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目
该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据,可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架,拥有很好的扩展性和易用性。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
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。
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