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IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

预训练模型 Github 多变量预测模型开源项目时间序列预测 TinyTimeMixers 零样本学习 Huggingface

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

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。

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。

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

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。

moirai-1.0-R-small - Moirai 开源预训练时间序列预测模型

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

Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构，在LOTSA数据集上训练，可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术，提供高精度预测。通过uni2ts库，研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。

lag-llama - 首个开源时间序列预测基础模型，实现零样本及微调能力

GithubLag-Llama基础模型开源模型开源项目时间序列预测概率预测

Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型，支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本，可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力，微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型，Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。

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。

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。

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。

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。

项目侧边栏1

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豆包MarsCode

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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