PaddleTS

基于飞桨的开源时序分析库提供全面深度学习模型

PaddleTS 时序建模深度学习 PaddlePaddle Python库 Github 开源项目

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。

文档

time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述

GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测

本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

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。

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。

UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries - 多变量时间序列的无监督可扩展表示学习方法

GithubPyTorchUCR数据集UEA数据集开源项目无监督学习时间序列表示学习

UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries项目提出了一种无监督可扩展表示学习方法,专门用于处理多变量时间序列数据。该方法基于三元组损失训练编码器,能够处理等长或不等长时间序列。项目提供了UCR和UEA数据集实验代码,包括迁移学习和稀疏标记实验。此外,还包含预训练模型和结果可视化工具。在多个基准数据集上,该方法展现出优秀的性能,为时间序列分析领域提供了创新解决方案。

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库

GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析

tsa4是一个综合性时间序列分析资源库，包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包，支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面：https://github.com/nickpoison/tsa4

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包

GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习

timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。

models - 产业级开源模型库，支持多场景端到端开发

Github图像分类开源模型库开源项目目标检测语义理解飞桨

飞桨开源模型库提供经过实践验证的主流模型，支持语义理解、图像分类、目标检测等场景，助力企业低成本开发和快速集成。模型库根据国内企业研发流程定制，广泛应用于能源、金融、工业、农业等领域，包含超过600个官方模型和260个生态模型。

RedisTimeSeries - Redis官方开发的时间序列数据库模块支持高吞吐低延迟

GithubRedisTimeSeriesRedis模块开源项目数据存储时间序列分析时间序列数据库

RedisTimeSeries是Redis官方开发的时间序列数据库模块，支持高吞吐量数据插入和低延迟读取。该模块提供时间范围查询、聚合分析、可配置数据保留策略、自动数据压缩和二级索引等功能。适用于处理传感器数据、股票价格、流量统计等时间序列信息。RedisTimeSeries可与Prometheus和Grafana等工具集成，是一个全面的时间序列数据处理解决方案。

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