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EasyTemporalPointProcess

灵活可配置的时序点过程开源工具包 支持多框架和结果复现

EasyTPP时间点过程机器学习开源工具包事件预测Github开源项目

EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。

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介绍相关项目
LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展
AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练
LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外，项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用，为研究和实践提供了丰富的资源。
pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析
pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库，通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas，它提供3-3500倍的速度提升，并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究，为时间序列分析提供了全面的解决方案。
tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包
GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。
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。
chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型 基于T5架构设计
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型，基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比，Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token，参数量减少至800万，更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。
TSFpaper - 时间序列与时空预测论文精选合集
GithubSpatio-Temporal ForecastingTime Series ForecastingTransformerdeep learningmultivariate forecasting开源项目
本仓库收录了300多篇时间序列与时空预测的论文，涵盖多种预测模型类型。这些论文包括顶级会议和期刊发表的研究成果以及最新的arXiv论文。支持单变量、多变量及不规则时间序列预测，广泛应用于交通和天气等领域。仓库内容持续更新，并推荐热门工具库和最新模型，是时间序列预测研究的重要资源。
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。
PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具
GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整
该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现，适用于OpenAI Gym环境，帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法，并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行，并提供日志记录、可视化和动画生成工具。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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