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IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

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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。

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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。
Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台
GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测
TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。
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-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。
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 - 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。
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。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。
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。
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