finnts

微软开发的时间序列预测框架

finnts是微软开发的时间序列预测框架，提供自动化特征工程、选择、回测和模型选择功能。支持25种以上单变量和多变量模型，可处理多种时间尺度的预测。框架支持外部回归变量，能与Azure集成实现云端并行处理。虽源于金融领域，但适用于各类时间序列预测问题。

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介绍相关项目

informer-tourism-monthly - Informer模型优化长序列时间序列预测

GithubHuggingfaceInformer开源项目时间复杂度概率注意力机制模型稀疏Transformer长序列时间序列预测

Informer通过ProbSparse自注意力机制和生成式解码器在长序列时间序列预测中优化了计算和内存需求，达到O(L logL)的复杂度和内存使用。模型提升了依赖对齐能力，能够高效处理长输入序列并显著提高预测速度，在多个大数据集上性能优异，为长序列预测问题提供了解决方案。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用

GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化

Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。

finic - 开源Python集成平台简化复杂系统连接

FinicGithubPython工作流开源开源项目集成平台

Finic是一款开源Python集成平台，为企业提供Boomi、MuleSoft和Tray的替代选择。它融合了拖放式界面、声明性连接器引擎和混合代码/无代码环境，让业务人员和开发者都能高效构建复杂集成。Finic专注于解耦集成和产品代码，在保持灵活性的同时简化开发流程，并通过开源部署降低合规和法律障碍。该平台支持API和SFTP连接，并提供可配置的Python环境，允许开发者在每个工作流程中安装所需的数据处理包。Finic还计划引入生成式AI功能，以助非技术用户更易理解和修改工作流程。

stock-prediction-deep-neural-learning - 基于深度学习的股票价格预测系统

GithubLSTMyFinance开源项目时间序列预测深度神经网络股票预测

这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。

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。

tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包

GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。

fann - 高性能开源神经网络库

FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台

FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。

Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合

GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测

一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库，专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型，以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外，还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能，适用于实时预测和历史数据分析。

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。

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