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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论文

介绍相关项目

forecast - R语言时间序列预测分析工具

ARIMA模型GithubR包forecast开源项目指数平滑时间序列预测

forecast是一个R语言包，用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型，包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具，便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员，提供多样化的时间序列预测工具。

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库

GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程

GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。

chronos-t5-base - T5架构驱动的时间序列预测基础模型

ChronosGithubHuggingfaceT5架构开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型

Chronos-T5-Base是一款基于T5架构的时间序列预测基础模型，具有2亿参数规模。该模型将时间序列转换为token序列，通过交叉熵损失训练，能够生成多样化的概率性预测。Chronos-T5-Base在大量公开时间序列数据和合成数据上进行了预训练，适用于广泛的时间序列预测场景。研究人员和开发者可以通过Python接口轻松调用该模型，实现高效的时间序列分析和预测。

streamlit_prophet - 交互式时间序列预测工具助力数据分析

GithubProphetStreamlit可视化开源项目时间序列预测模型训练

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型

GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习

TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。

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。

Informer2020 - 长序列时间序列预测的高效解决方案

ETT数据集GithubInformerProbSparse Attention开源项目时间序列预测高效Transformer

Informer引入ProbSparse注意机制，大幅提升长序列时间序列预测的效率和精度。该模型利用概率分布选择活跃查询，避免冗余计算，适用于多种数据集，并在AIJ和AAAI'21获奖。提供详细的实验设置、Colab示例和数据下载链接，帮助用户快速上手并复现结果。

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。

cobra - 高效推理的多模态大语言模型扩展

CobraGithubMamba多模态大语言模型开源项目视觉语言模型高效推理

Cobra项目是一个基于Mamba架构的多模态大语言模型，旨在实现高效推理。该模型支持文本和图像输入，提供预训练权重、训练代码和推理脚本。Cobra在处理视觉语言任务时保持高性能，为研究人员和开发者提供了实用的工具。项目包括模型加载、图像处理和文本生成等功能，便于用户快速上手和应用。

surpriver - 利用机器学习与异常检测技术提前发现高波动股票

GithubSurpriver开源项目数据字典机器学习股票分析股票异常检测

Surpriver结合机器学习与异常检测技术，分析股票价格与交易量的变化，帮助交易者预测股市异动。该工具支持Docker，提供实时与历史数据分析，同时兼容股票和加密货币。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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