Koopa

高效预测非平稳时间序列的轻量级模型

Koopa 时间序列预测非平稳动态 Koopman理论轻量级模型 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

moirai-1.0-R-base - 基于Transformer的通用时间序列预测模型

GithubHuggingfaceMoirai开源项目数据分析时间序列预测机器学习模型模型预训练模型

Moirai-1.0-R-base是一个基于掩码编码器的通用时间序列预测Transformer模型，在LOTSA数据集上预训练。该模型包含9100万参数，使用补丁嵌入和变量ID编码方法，可处理多变量时间序列数据进行预测。模型支持自定义预测长度和上下文窗口设置，通过uni2ts库实现部署。作为Moirai系列的中型版本，该模型在性能和计算效率方面达到平衡。

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。

AutoTS - 自动化时间序列预测工具

AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习

AutoTS是一个Python时间序列预测工具，专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色，支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测，通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集，提供横向和马赛克风格的集成方法，以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。

chronos-t5-small - T5架构预训练时间序列模型实现概率性多轨迹预测

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-small是一个基于T5架构的预训练时间序列预测模型，参数量为4600万。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，可生成多个未来轨迹的概率性预测。模型训练数据包括公开数据集和高斯过程生成的合成数据。它支持GPU加速和bfloat16精度，适用于多种时间序列预测场景。与原始T5模型相比，Chronos-t5-small采用更小的词汇表（4096个token），提高了计算效率。

moirai-1.0-R-small - Moirai 开源预训练时间序列预测模型

GithubHuggingfaceMoiraiTransformer开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型

Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构，在LOTSA数据集上训练，可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术，提供高精度预测。通过uni2ts库，研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。

TFB - 时间序列预测评估框架

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库提供全面深度学习模型

GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合

Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测

BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包

BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习

BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包，支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程，实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口，便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型，支持多种计算设备，并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。

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