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TimeMixer

多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

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。

VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
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。
TSFpaper - 时间序列与时空预测论文精选合集
GithubSpatio-Temporal ForecastingTime Series ForecastingTransformerdeep learningmultivariate forecasting开源项目
本仓库收录了300多篇时间序列与时空预测的论文,涵盖多种预测模型类型。这些论文包括顶级会议和期刊发表的研究成果以及最新的arXiv论文。支持单变量、多变量及不规则时间序列预测,广泛应用于交通和天气等领域。仓库内容持续更新,并推荐热门工具库和最新模型,是时间序列预测研究的重要资源。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库,集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法(如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型)及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时,deeptime还提供了独特的Model类,用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装,适用于各类时间序列数据研究。
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。
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。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
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。
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。
traffic_prediction - 交通预测模型与数据集综合评估
GithubPeMS数据集交通预测图神经网络开源项目时间序列深度学习
这个项目对交通预测领域的多种模型和数据集进行了系统的比较分析。它汇总了近期发表的相关论文,详细介绍了METR-LA、PeMS-BAY等常用公开数据集。项目提供了各模型在主要数据集上的性能对比图表,并探讨了实验设置的差异。同时,它还整理了可公开获取的数据集及其来源信息,为交通预测研究提供了有价值的参考资料。
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