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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。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库
AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库
Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库,专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道,能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具,支持AER、TadGAN等算法,并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本,可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。
alfred - 多功能Python深度学习工具集
Githubalfred-py可视化命令行工具开源项目深度学习部署
alfred-py是一个专为深度学习设计的Python工具库,提供数据可视化、命令行工具、模型部署等多种功能。通过导入模块或终端命令,可便捷使用其丰富的工具集。该库旨在提升深度学习开发效率,是一个功能全面的实用工具。
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。
tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库
BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列
tsmoothie是一个Python库,专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术,包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等,能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间,便于识别异常值,并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务,是数据科学家和分析师的有力工具。
ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型
ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测
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。
streamlit_prophet - 交互式时间序列预测工具助力数据分析
GithubProphetStreamlit可视化开源项目时间序列预测模型训练
streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具,集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面,支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本,streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员,可快速部署并用于各类预测分析任务。
test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型 高效预测基础
GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型
Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法,为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性,可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目,它遵循Apache 2.0许可证,并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。
reservoirpy - Python库实现高效储层计算和回声状态网络
GithubReservoirPy开源项目时间序列预测机器学习神经网络超参数优化
ReservoirPy是一个实现高效储层计算架构的Python库,专注于回声状态网络(ESN)。它具备离线和在线训练、并行计算、稀疏矩阵运算等功能,支持构建复杂的多储层架构。该库提供图形化工具用于超参数探索,并包含多个教程和科学论文复现案例。适用于Python 3.8及以上版本,ReservoirPy为储层计算提供了简洁而强大的实现方案。
stock-prediction-deep-neural-learning - 基于深度学习的股票价格预测系统
GithubLSTMyFinance开源项目时间序列预测深度神经网络股票预测
这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。
pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析
GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析
pynapple是一个轻量级Python库,专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集,可分析时间序列(如尖峰时间、行为事件)和时间间隔(如试验、大脑状态)等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数,支持多维时间序列分析,并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程,适用于各类神经科学研究。
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