pydlm

基于Python的贝叶斯时间序列建模库

PyDLM 时间序列建模贝叶斯动态线性模型数据分析 Python库 Github 开源项目

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。

darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库

DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习

Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

prophet - 开源时间序列预测库Prophet

FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习

Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型，它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列，对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言，API简洁易用，可快速生成高质量预测。

dtaidistance - 快速时间序列距离计算库

DTWGithub动态时间规整开源项目时间序列聚类距离计算

dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

hBayesDM - 分层贝叶斯决策建模工具支持R和Python

GithubR语言hBayesDM决策任务分层贝叶斯模型开源项目计算精神病学

hBayesDM是一个为决策任务提供分层贝叶斯分析的开源软件包。它基于Stan进行贝叶斯推断，支持R和Python语言。该工具能分析强化学习和决策制定的神经计算机制，为心理学、神经科学和行为经济学等领域的研究者提供强大的分析支持。项目提供详细教程、邮件列表和问题报告渠道，便于使用和问题解决。

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。

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。

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

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