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Koopa

高效预测非平稳时间序列的轻量级模型

Koopa是一个基于Koopman理论的轻量级模型,用于高效预测非平稳时间序列。它实现了最先进的性能,同时减少了77%的训练时间和76%的内存使用。Koopa采用端到端预测训练,提高了对非线性时间序列演化的建模能力。项目提供完整代码实现、实验脚本和数据集,支持滚动预测,并能适应持续的分布偏移。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
TimeMoE-50M - 混合专家时间序列预测基础模型 提升大规模数据分析能力
GithubHuggingfaceTimeMoE基础模型开源项目时间序列预测模型深度学习混合专家模型
TimeMoE-50M是一个基于混合专家(MoE)架构的时间序列预测基础模型,专为处理十亿规模数据而设计。此模型旨在优化大规模时间序列分析的准确性和效率。开发者可在GitHub页面上找到详细的使用指南和实现方法,有助于将其整合到各类时间序列分析项目中,提升预测能力。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测
HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包,集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务,适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持,概率区间预测,以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用,为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
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。
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。
neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架
GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建
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。
Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南
GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测
这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术,涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法,以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究,读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测,并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。
chronos-t5-tiny - 轻量级预训练时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Tiny是基于T5架构的轻量级预训练时间序列预测模型,拥有800万参数。它将时间序列转换为token序列进行训练,可生成概率性预测。该模型在大量公开和合成时间序列数据上训练,能处理多种预测任务,适合快速部署和推理。作为Chronos系列的一员,它为时间序列分析提供了高效的解决方案。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
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