Merlion

全面的时间序列智能分析库

Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。

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介绍相关项目

Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限

GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型

本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

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。

CEEMDAN_LSTM - CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型

CEEMDAN_LSTMGithub开源项目数据分解时间序列预测神经网络金融预测

CEEMDAN_LSTM是一个Python模块，结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆(LSTM)神经网络进行时序预测。该项目提供多种预测方法和评估工具，支持灵活的参数设置，适用于金融等领域的复杂时序数据分析。它简化了分解集成预测的实现过程，有助于研究人员和数据分析师快速构建和优化预测模型。CEEMDAN_LSTM支持多种预测方法，包括单一、集成、分别和混合预测等。它还提供了统计测试、热图绘制和DM测试等模型评估工具，有助于全面分析预测结果。

FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台

FinRL-MetaGithub市场环境开源开源项目数据驱动金融强化学习

FinRL-Meta构建了多元化的金融市场模拟环境，提供数据驱动的金融强化学习基准测试，支持多场景与插件式运作。其完善的‘训练-测试-交易’流水线桥接了模拟与现实间的差距，增强了模型的实用性和效率。从数据操作到策略评估，FinRL-Meta为金融科技研究提供了一流的支持和灵活的工作流程。

sysidentpy - 非线性系统识别和时序预测的Python工具库

GithubNARMAX模型SysIdentPy开源项目时间序列预测系统识别非线性建模

SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。

lionagi - 智能工作流自动化框架，集成先进ML模型

Githublionagi人工智能大语言模型工作流自动化开源项目智能代理

LionAGI是一个智能工作流自动化框架，融合先进的机器学习模型，为现有数据基础设施提供优化。通过可观察的清晰步骤和逻辑决策，有助于提高工作流的可解释性和可优化性。兼容Python 3.10及更高版本，欢迎社区参与和贡献。

alibi-detect - 专注异常值、对抗性和漂移检测的开源Python库

Alibi DetectGithub对抗检测开源项目异常检测机器学习监控漂移检测

alibi-detect是一个开源的异常值、对抗性和漂移检测Python库。它为表格数据、文本、图像和时间序列提供在线和离线检测器。库中包含多种算法,如用于异常检测的孤立森林、马氏距离和自编码器,以及用于漂移检测的KS检验和MMD。alibi-detect兼容TensorFlow和PyTorch,并具有内置预处理功能,可检测各种类型的数据漂移。

pmdarima - Python时间序列分析库支持自动ARIMA建模和多种统计测试

GithubPythonpmdarima开源项目时间序列分析统计库自动ARIMA

pmdarima是一个Python统计库，旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能，提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证，并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建，pmdarima采用类scikit-learn的接口设计，便于用户构建和部署时间序列模型。

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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