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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。

Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习
Corrformer是一种新型天气预报模型,通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度,并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上,Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型,近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
LaserMix - 创新半监督LiDAR语义分割框架
GithubLaserMixLiDAR语义分割半监督学习开源项目数据增强空间先验
LaserMix是针对LiDAR语义分割的半监督学习框架。该方法利用驾驶场景空间先验,通过激光束混合构建低变化区域,促使分割模型在混合前后保持一致预测。在多个数据集上,LaserMix显著提升了分割性能,尤其适用于标注数据有限的情况。该框架兼容多种LiDAR分割网络,并已整合至MMDetection3D代码库。
AutoTS - 自动化时间序列预测工具
AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习
AutoTS是一个Python时间序列预测工具,专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色,支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测,通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集,提供横向和马赛克风格的集成方法,以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。
uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架
GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型
Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库,专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案,支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能,并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展,适用于研究和实际应用场景。
Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具
Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测
Auto_TS是一个时间序列自动建模工具,支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型,适用于不同频率的数据,并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能,简化了建模过程,提高了效率。该工具适合数据分析人员使用,可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。
Autoformer - 具有自相关性的分解变压器,用于长期序列预测
AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测
Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型,采用分解变压器和自动相关机制,实现38%的预测精度提升,覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近,该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library,并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer,不需位置嵌入,具备内在的对数线性复杂度,易于实现和复现。
trading-momentum-transformer - 深度学习驱动的Momentum Transformer及其在交易中的应用
GithubLSTMMomentum Transformer交易策略变点检测开源项目深度学习
Momentum Transformer和Slow Momentum with Fast Reversion模型利用深度学习和变革点检测,在波动市场中表现出众。通过多头注意力机制和可解释变量选择网络,这些模型在趋势转折点上展现很强的适应力。经过优化,模型在1995至2020年期间的表现显著提升,尤其在2015至2020年间,有效应对市场不稳定性,提高风险调整后的收益率。
TS-TCC - 创新的时间序列无监督表示学习方法
GithubIJCAI对比学习开源项目时间序列自监督学习表示学习
TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。
TFB - 时间序列预测评估框架
GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架
TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库,支持对预测模型进行端到端评估,并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。
sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
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