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climpred

气象和气候预报验证的Python工具库

climpred是一个开源的Python库,专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法,适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成,支持大规模数据分析,有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量,为气象和气候科学研究做出贡献。

rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
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。
awips2 - 开源气象数据分析与可视化软件包
AWIPSGithubUnidata可视化开源项目数据处理气象软件
AWIPS(Advanced Weather Interactive Processing System)是NSF Unidata开发的开源气象软件包,面向研究和教育机构的非商业版本。它通过LDM客户端从IDD统一获取数据,支持多种格式的解码和存储。AWIPS提供CAVE和python-awips两种可视化框架,用于数据解码、显示和分析。该软件为气象研究和教育提供强大工具支持,可免费下载使用,并支持通过云服务器访问EDEX数据。
neuralgcm - 结合机器学习与物理的大气模拟新方法
GithubNeuralGCM大气模型天气模拟开源项目机器学习气候模拟
NeuralGCM是一个Python库,用于构建结合机器学习和物理模型的大气模拟系统。这个开源项目为天气和气候模拟提供新方法,融合了物理模型的精确性和机器学习的灵活性。NeuralGCM旨在提升天气预报和气候研究的准确度,为大气科学研究者提供实用工具。该项目采用Apache 2.0许可证,支持学术研究和商业应用。
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。
eurybia - 开源Python库助力数据和模型偏移检测
EurybiaGithubPython库开源项目数据漂移机器学习模型漂移
Eurybia是一个Python开源库,专注于检测数据和模型偏移,并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告,支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告,Eurybia简化了数据特征和偏移分析,促进了团队协作和跨部门沟通。
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。
tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包
GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习
tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包,提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容,支持全局和多变量时间序列预测,并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务,方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
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。
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