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。

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

d3rlpy - 支持离线和在线深度强化学习的实用算法库

Githubd3rlpy安装开源项目强化学习离线RL算法

d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库，支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库，即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程，首创支持分布式Q函数，适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows，多种安装方式可供选择，欢迎试用和贡献代码。

functime - 高性能时间序列机器学习Python库

GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取

functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库，提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估，通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列，支持外生特征和自动化调优，并集成LLM代理用于预测分析，适用于各种机器学习和数据分析任务。

neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库

GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型

NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型，提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量，并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测，包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现，并与 Ray 和 Optuna 集成，适用于多种应用场景。

TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库

GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦

GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

py-lmdb - LMDB Lightning 数据库的 Python 绑定

CIGithubLMDBPython绑定开源项目数据库文档

py-lmdb 是 LMDB Lightning 数据库的通用 Python 绑定，支持 Python 3.5 以上版本和 PyPy。该项目提供高效的数据存储方案，具有持续集成支持，确保代码质量。py-lmdb 专注于现代 Python 环境，为开发者提供可靠的数据库操作功能。

StateSpaceModels.jl - Julia语言时间序列分析与预测的状态空间模型库

GithubStateSpaceModels.jl卡尔曼滤波开源项目时间序列分析状态空间模型预测

StateSpaceModels.jl是基于Julia语言的开源时间序列分析库，专注于状态空间模型框架。该库实现了卡尔曼滤波、平滑和最大似然估计等核心算法，提供了指数平滑、未观测组件和SARIMA等预定义模型，同时支持用户自定义模型。此外，它还具备预测、模拟、缺失值处理和残差诊断等功能，为时间序列分析提供了全面的工具集。

Rbeast - 贝叶斯时间序列分解与变点检测工具

BEASTGithub变点检测开源项目时间序列分解贝叶斯算法趋势分析

Rbeast是一款开源的贝叶斯时间序列分析工具，主要用于检测时间序列数据中的变点、趋势和季节性变化。该工具采用贝叶斯模型平均方法，可分解时间序列中的突变、趋势和周期变化。Rbeast适用于遥感、金融、公共卫生等多个领域的实值时间序列分析。它支持R、Python、Matlab和Octave等多种编程环境，安装和使用都较为简便。相比同类算法，Rbeast具有较快的计算速度。

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