sysidentpy

非线性系统识别和时序预测的Python工具库

SysIdentPy NARMAX模型系统识别时间序列预测非线性建模 Github 开源项目

SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。

文档

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。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库

GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析

NoLiTSA是一个开源Python模块，专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法，如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成，并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务，已在天体物理学和流体动力学研究中应用，为科研人员提供了可靠的分析工具。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

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。

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。

pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库

GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算

pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法，涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目，pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具，并鼓励社区参与开发。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

sympy - Python开源符号数学库用于代数计算和科学建模

GithubPythonSymPy开源开源项目数学库符号计算

SymPy是一个纯Python开源计算机代数系统，专注于可扩展性和易用性。它提供丰富的符号数学功能，包括微积分、代数和离散数学等，适用于交互式和程序化应用。作为科学Python生态系统中的重要组成部分，SymPy广泛应用于数学建模、物理计算和工程分析。该项目采用BSD许可证，允许自由使用和修改。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包

GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取

tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。

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