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moment

时间序列分析基础模型 多任务多领域应用

MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族,为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练,可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征,学习有意义的数据表示,在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码,为时间序列分析提供了实用工具。

timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型,支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围,提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库,TimesFM能处理静态和动态协变量。此外,该模型支持微调功能,允许用户在自有数据上优化性能。
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。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向
GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型
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。
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。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列,并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异,提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon,用户可轻松进行模型集成和云端部署,提升预测性能和应用的灵活性。
chronos-t5-mini - 开源时间序列预测模型实现高效概率预测
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-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型,参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练,采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练,采用4096大小的词汇表,相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。
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。
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。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
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