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pmdarima

Python时间序列分析库 支持自动ARIMA建模和多种统计测试

pmdarima时间序列分析自动ARIMA统计库PythonGithub开源项目

pmdarima是一个Python统计库，旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能，提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证，并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建，pmdarima采用类scikit-learn的接口设计，便于用户构建和部署时间序列模型。

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介绍相关项目
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。
sktime-dl - 时间序列分析工具的演变
Githubsktime代码迁移开源项目时间序列机器学习深度学习
sktime-dl项目正在整合到sktime框架中，作为其mini-packages的一部分。原sktime-dl的大多数估计器现已迁移至sktime的深度学习分类和回归模块。项目鼓励开发者参与剩余部分的迁移工作，相关贡献指南可在sktime GitHub仓库的规划问题中查阅。这一变更旨在整合和优化时间序列分析工具，为用户提供更统一的体验。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。
hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库，提供多种层级预测协调方法，如BottomUp、TopDown等，并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线，旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准，促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具，有助于推动相关研究和应用的发展。
wetterdienst - 开源Python库用于获取和处理多源天气数据
GithubPython库Wetterdienst天气数据开源开源项目气象站
Wetterdienst是一个开源Python库，用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口，支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件，可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程，提高数据获取和分析效率。
TFB - 时间序列预测评估框架
GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架
TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。
Merlion - 全面的时间序列智能分析库
GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测
Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。
ta - Python实现43种金融技术分析指标
GithubPython开源项目技术分析指标数据处理金融
TA是一个基于Pandas和Numpy的Python技术分析库,专门用于金融时间序列数据的特征工程。该库实现了43种技术指标,涵盖成交量、波动性、趋势和动量等方面,包括移动平均线、布林带、MACD等。TA为金融数据分析和量化交易策略开发提供了全面的工具支持。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
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。
CEEMDAN_LSTM - CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型
CEEMDAN_LSTMGithub开源项目数据分解时间序列预测神经网络金融预测
CEEMDAN_LSTM是一个Python模块，结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆(LSTM)神经网络进行时序预测。该项目提供多种预测方法和评估工具，支持灵活的参数设置，适用于金融等领域的复杂时序数据分析。它简化了分解集成预测的实现过程，有助于研究人员和数据分析师快速构建和优化预测模型。CEEMDAN_LSTM支持多种预测方法，包括单一、集成、分别和混合预测等。它还提供了统计测试、热图绘制和DM测试等模型评估工具，有助于全面分析预测结果。
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