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forecast

R语言时间序列预测分析工具

forecastR包时间序列预测指数平滑ARIMA模型Github开源项目

forecast是一个R语言包，用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型，包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具，便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员，提供多样化的时间序列预测工具。

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介绍相关项目
shiny - R语言交互式Web应用开发框架
GithubR语言Shiny交互式网络应用响应式编程开源项目数据可视化
Shiny是一个R语言框架，用于创建交互式Web应用。它采用反应式编程模型，提供预构建组件和默认样式，无需深入HTML/CSS/JavaScript。Shiny支持R Markdown集成、性能优化、模块化开发，并拥有丰富的扩展生态系统。适合数据科学家和开发者快速构建动态应用。
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。
Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台
GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测
TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。
mlr3 - 现代化的R语言机器学习框架
GithubR语言mlr3开源项目数据分析机器学习模型训练
mlr3是一个现代化的R语言机器学习框架，专注于高效和面向对象的设计。它提供构建机器学习模型的基本组件，支持分类、回归等任务，并具有良好的可扩展性。该框架利用R6类和data.table实现清晰的面向对象设计和快速数据处理。mlr3提供交叉验证等重采样方法和丰富的性能评估指标。作为mlr的继任者，mlr3克服了前身的局限性，为研究人员和数据科学家提供更灵活、更易维护的机器学习工具。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图，兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问，并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
pmdarima - Python时间序列分析库 支持自动ARIMA建模和多种统计测试
GithubPythonpmdarima开源项目时间序列分析统计库自动ARIMA
pmdarima是一个Python统计库，旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能，提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证，并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建，pmdarima采用类scikit-learn的接口设计，便于用户构建和部署时间序列模型。
targets - R语言数据科学工作流管理工具
GithubR语言targets可复现性开源项目数据科学管道工具
targets是一个R语言数据科学工作流管理工具，具有类似Make的功能。它可以智能跳过已更新的任务，利用隐式并行计算提高效率，并将文件处理为R对象。通过targets，用户可以高效、便捷地管理复杂的数据分析流程，提高结果的可重复性和可信度。该工具提供多种功能用于可视化、执行和读取工作流，适用于各类数据科学项目。
workflowr - R语言数据科学项目的组织管理与共享工具
GithubR包workflowr可重复研究开源项目数据科学项目管理
workflowr是一个R语言包，通过整合文学编程和版本控制技术，协助研究人员有效管理数据分析项目。它能生成包含时间戳、版本和文档的网站，增强项目的可重复性和协作效果。该工具提供项目模板，集成代码和结果，利用Git进行版本控制，并支持创建可共享的研究成果展示网站。R用户可以便捷地使用workflowr来优化研究流程，提高工作效率。
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。
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。
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