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

chronos-t5-mini - 开源时间序列预测模型实现高效概率预测

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-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型，参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练，采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练，采用4096大小的词汇表，相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术

Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

luminaire - 开源时间序列异常检测库

GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习

Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现

Github变点检测开源项目数据挖掘时间序列分割机器学习语义分割

该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

moment - 时间序列分析基础模型多任务多领域应用

GithubMOMENT基础模型多任务开源项目时间序列预训练

MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族，为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练，可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征，学习有意义的数据表示，在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码，为时间序列分析提供了实用工具。

tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库

DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列

Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数，简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能，通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。

Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用

Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测

本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。

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