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易用的开源时间序列预测框架

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。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库
GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口
sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。
timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架
GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型
TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架,专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算,并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法,包括局部和全局层面的分析,可应用于符合特定接口的各类机器学习模型,如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架
FortranGithubneural-fortran并行计算开源项目深度学习神经网络
neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。
ProphitBet-Soccer-Bets-Predictor - 开源机器学习足球预测应用 提升投注决策准确性
GithubProphitBet开源软件开源项目数据分析机器学习足球预测
ProphitBet是一款开源的机器学习足球预测应用,结合多种算法分析球队状态和联赛历史数据。它能够自动解析即将举行的比赛并给出预测结果,为投注决策提供数据支持。该应用具备数据预处理、特征分析、模型评估等功能,可帮助用户更好地理解预测模型的工作原理。利用深度神经网络、随机森林等多种算法,ProphitBet不仅为用户提供客观的数据参考,还为机器学习爱好者提供了实践平台。
traffic_prediction - 交通预测模型与数据集综合评估
GithubPeMS数据集交通预测图神经网络开源项目时间序列深度学习
这个项目对交通预测领域的多种模型和数据集进行了系统的比较分析。它汇总了近期发表的相关论文,详细介绍了METR-LA、PeMS-BAY等常用公开数据集。项目提供了各模型在主要数据集上的性能对比图表,并探讨了实验设置的差异。同时,它还整理了可公开获取的数据集及其来源信息,为交通预测研究提供了有价值的参考资料。
neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库
GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络
neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。
UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries - 多变量时间序列的无监督可扩展表示学习方法
GithubPyTorchUCR数据集UEA数据集开源项目无监督学习时间序列表示学习
UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries项目提出了一种无监督可扩展表示学习方法,专门用于处理多变量时间序列数据。该方法基于三元组损失训练编码器,能够处理等长或不等长时间序列。项目提供了UCR和UEA数据集实验代码,包括迁移学习和稀疏标记实验。此外,还包含预训练模型和结果可视化工具。在多个基准数据集上,该方法展现出优秀的性能,为时间序列分析领域提供了创新解决方案。
pyro - 灵活且可扩展的概率编程库,支持大规模数据处理与自定义推理
GithubLinux FoundationPyTorchPyroUber AI开源项目深度概率编程
Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库,具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布,处理大规模数据集时具有较低的开销,并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发,现由社区和Broad Institute团队积极维护,并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型,用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域,Pyro提供了广泛的应用和支持。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
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。
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