Time-Series-Library

开源深度学习时间序列分析工具库

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

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介绍相关项目

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

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。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库，支持多种算法和任务

APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习

Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库，基于PyTorch设计，具备高性能和易用性。该库支持多种方法，如域对齐、域转换和半监督学习，适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档，并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具，适用于研究和工程实践。

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型

GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练

Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练，可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构，支持灵活序列长度，在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重，为时间序列大模型研究奠定基础。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库

GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析

NoLiTSA是一个开源Python模块，专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法，如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成，并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务，已在天体物理学和流体动力学研究中应用，为科研人员提供了可靠的分析工具。

Merlion - 全面的时间序列智能分析库

GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测

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。

Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合

GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测

一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库，专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型，以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外，还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能，适用于实时预测和历史数据分析。

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。

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