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Corrformer

全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统

Corrformer是一种新型天气预报模型,通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度,并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上,Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型,近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源
Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型
该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。
arco-era5 - 云优化和分析就绪的气象再分析数据
ERA5Github云优化分析就绪开源项目数据集气候数据
ARCO-ERA5项目对ERA5气象再分析数据进行云端优化和分析就绪处理。项目将GRIB格式转换为Zarr格式,并生成规则经纬度网格的版本,便于研究和机器学习应用。数据集涵盖地表和大气层关键气象变量,每月更新,提供全球高分辨率数据。用户可选择原始、云优化或分析就绪版本,满足不同需求。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
conformal-prediction - 严谨量化机器学习不确定性的开源框架
Github不确定性量化共形预测开源项目机器学习置信区间预测集
Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。
open-meteo - 全球开源天气预报API 无需密钥 免费使用
GithubOpen-Meteo免费天气API开源开源项目预报数据
Open-Meteo提供开源天气API,支持非商业用途的免费访问。全球天气模型分辨率达11公里,欧美地区每小时更新。功能包括16天逐时预报、80年历史数据、海洋和空气质量预报等。API响应迅速,支持CORS,无广告跟踪。数据采用CC BY 4.0许可,代码AGPLv3开源。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测,利用其强大功能处理时序数据,并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型,框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节,访问我们的详细介绍及相关资源。
Tomorrow.io - 使用精准天气预报助力企业决策的智能平台
AI工具天气API天气情报太空数据弹性平台气候变化
Tomorrow.io平台利用卫星数据和机器学习,为企业提供精准天气预报和分析。该平台通过实时天气信息和预测,帮助航空、交通、建筑等行业优化运营,降低天气风险。平台还提供Weather API服务,便于开发者集成天气数据。
metaformer - 一系列视觉基线模型
CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目
MetaFormer项目推出多款视觉基线模型,包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色,根据不同的token mixer架构,如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制,在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer,在无外部数据或蒸馏的条件下,达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中,方便应用和扩展。
informer-tourism-monthly - Informer模型优化长序列时间序列预测
GithubHuggingfaceInformer开源项目时间复杂度概率注意力机制模型稀疏Transformer长序列时间序列预测
Informer通过ProbSparse自注意力机制和生成式解码器在长序列时间序列预测中优化了计算和内存需求,达到O(L logL)的复杂度和内存使用。模型提升了依赖对齐能力,能够高效处理长输入序列并显著提高预测速度,在多个大数据集上性能优异,为长序列预测问题提供了解决方案。
iTransformer - 先进的时间序列预测模型,打造SOTA性能
GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习
iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型,由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构,支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术,旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现,支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能,如二维注意力和傅里叶变换增强版本,为研究人员提供了探索和改进的空间。
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