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Python开源库实现自动化时间序列预测

PyAF时间序列预测机器学习Python自动化Github开源项目

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。

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介绍相关项目
pandas-ai - 高效数据处理与自然语言交互平台
GithubPandasAIPython开源项目数据分析数据可视化热门自然语言处理
PandasAI是一个强大的Python平台，专为非技术用户设计，通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间，还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务，欢迎联系我们获取详细信息。
luminaire - 开源时间序列异常检测库
GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习
Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。
Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架
GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络
这个开源项目利用储层计算技术，实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列，并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。
nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测，适用于多领域的生成式预训练模型
GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测
TimeGPT是一款生成式预训练模型，专注于时间序列分析，支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域，通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问，兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练，它在多种频率下的预测表现卓越，特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。
scikit-fda - Python实现的功能数据分析库
GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学
scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。
Autoformer - 具有自相关性的分解变压器，用于长期序列预测
AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测
Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型，采用分解变压器和自动相关机制，实现38%的预测精度提升，覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近，该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library，并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer，不需位置嵌入，具备内在的对数线性复杂度，易于实现和复现。
airflow - 可编程的工作流自动化平台
Apache AirflowDAGGithubPython工作流开源项目调度
Apache Airflow是一个开源的工作流自动化平台,支持以Python代码定义工作流。它采用有向无环图(DAG)结构组织任务,提供了可视化界面和命令行工具来管理和监控工作流。Airflow具有动态生成管道、灵活扩展和处理复杂依赖关系的能力,适用于各类数据处理和批处理任务。该平台简化了工作流的版本控制、测试和协作,特别适合处理相对稳定的长期运行工作流。
openai-python - 使用openai-python库高效接入OpenAI API并享受异步处理与多功能助手
APIGithubOpenAIPython同步客户端开源项目异步客户端
OpenAI Python库为Python 3.7及以上版本应用提供直接访问OpenAI REST API的简便方法。该库配备了完整的请求参数和响应字段类型定义，支持同步以及基于httpx的异步操作，并直接从OpenAPI规范生成。还提供包括流式处理、批量上传、错误处理及请求重试等高级API功能的详细文档和迁移指导，是高级开发者的理想选择。
PyxLSTM - 基于xLSTM架构的高效序列建模Python库
GithubLSTMPyxLSTM序列建模开源项目深度学习自然语言处理
PyxLSTM是一个基于xLSTM架构的Python库，为序列建模任务提供高效实现。该库引入指数门控、内存混合和矩阵内存结构，支持sLSTM和mLSTM变体。PyxLSTM提供灵活的模型架构、高级模型定义、训练工具和数据处理功能，适用于语言建模、文本生成等任务。其轻量模块化设计易于集成，并配有详细文档和测试。
iTransformer - 用于多变量时间序列预测的iTransformer模型
GithubTransformer模型iTransformer多变量预测开源项目时间序列预测高效注意力机制
iTransformer是一种用于多变量时间序列预测的开源模型，无需修改任何Transformer模块。它在处理大规模数据时表现出色，具备显著的性能提升和强大的泛化能力。iTransformer已在多种基准测试中表现优异，支持静态协变量和概率发射头。用户可通过pip安装，并使用项目提供的详细训练和评估脚本。更多信息请参阅官方论文。
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