fable

R语言时间序列预测包支持多种模型与可视化

fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。

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介绍相关项目

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

keras3 - R语言高级神经网络接口快速构建深度学习模型

APIGithubKerasR语言开源项目深度学习神经网络

keras3是R语言的高级神经网络接口，专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行，提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络，支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型，帮助研究人员快速将想法转化为结果。

chronos-t5-small - 基于T5架构的时间序列预测模型

Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型

Chronos-T5-Small是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型。该模型将时间序列转换为标记序列，通过交叉熵损失训练语言模型实现预测。经过大量公开时间序列数据和合成数据的训练，Chronos-T5-Small能够生成概率性预测结果。作为Chronos系列中的中等规模版本，这个拥有4600万参数的模型适用于多种时间序列预测任务。

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。

RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型，在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码，支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程，以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具，有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

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。

hBayesDM - 分层贝叶斯决策建模工具支持R和Python

GithubR语言hBayesDM决策任务分层贝叶斯模型开源项目计算精神病学

hBayesDM是一个为决策任务提供分层贝叶斯分析的开源软件包。它基于Stan进行贝叶斯推断，支持R和Python语言。该工具能分析强化学习和决策制定的神经计算机制，为心理学、神经科学和行为经济学等领域的研究者提供强大的分析支持。项目提供详细教程、邮件列表和问题报告渠道，便于使用和问题解决。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

FinGLM - 一个开放的金融大模型项目，专注于利用AI技术深度解析上市公司年报，提供专业的金融分析

AI+金融FinGLMGithub年报数据集开源项目金融大模型

FinGLM是一个开放的金融大模型项目，专注于利用AI技术深度解析上市公司年报，提供专业的金融分析。通过结合最新的模型课程和技术更新，FinGLM旨在为金融专业人士提供精确并容易接入的数据解读工具。项目包括多种金融数据处理策略和问答系统，旨在简化投资者的决策过程并优化金融工作流。

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