#指数平滑

ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具，基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能，适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法，支持灵活的模型配置，并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。

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。

fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。