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pyaf

Python开源库实现自动化时间序列预测

PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
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。
jhTAlib - 时间序列技术分析的Python开源库
GithubPythonjhTAlib交易软件开源项目技术分析时间序列
jhTAlib是一个专注于时间序列技术分析的Python开源库。它提供丰富的技术指标和分析工具,适用于开发技术分析软件、图表绘制、回测系统和交易机器人。该库仅依赖Python标准库,安装简便,支持多种数据格式。jhTAlib附带详细文档和示例,是量化交易和金融分析的实用工具。
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。
PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱
GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值
PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法,支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例,简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型,并具备超参数优化功能,为时间序列分析提供综合解决方案。
timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型,支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围,提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库,TimesFM能处理静态和动态协变量。此外,该模型支持微调功能,允许用户在自有数据上优化性能。
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。
neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架
GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建
NeuralProphet是一个基于PyTorch的开源框架,将神经网络与传统时间序列算法结合,专为时间序列预测而设计。它提供简便的代码接口,支持模型定制、趋势检测、季节性分析和事件影响评估,适合高频次和长期数据。项目仍在beta阶段,欢迎社区贡献。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
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。
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。
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