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

workflowr - R语言数据科学项目的组织管理与共享工具

GithubR包workflowr可重复研究开源项目数据科学项目管理

workflowr是一个R语言包，通过整合文学编程和版本控制技术，协助研究人员有效管理数据分析项目。它能生成包含时间戳、版本和文档的网站，增强项目的可重复性和协作效果。该工具提供项目模板，集成代码和结果，利用Git进行版本控制，并支持创建可共享的研究成果展示网站。R用户可以便捷地使用workflowr来优化研究流程，提高工作效率。

quanteda - R语言文本分析工具包支持多语言和高性能计算

GithubR包quanteda开源软件开源项目文本分析自然语言处理

quanteda是一个用于文本管理和分析的R语言软件包。它提供智能分词、文本统计和可视化等自然语言处理功能。该软件包支持多语言处理,采用外部指针技术提高性能。4.0版本优化了功能和一致性。quanteda及其扩展包可满足多种文本分析需求,是进行定量文本分析的有力工具。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

TSFpaper - 时间序列与时空预测论文精选合集

GithubSpatio-Temporal ForecastingTime Series ForecastingTransformerdeep learningmultivariate forecasting开源项目

本仓库收录了300多篇时间序列与时空预测的论文，涵盖多种预测模型类型。这些论文包括顶级会议和期刊发表的研究成果以及最新的arXiv论文。支持单变量、多变量及不规则时间序列预测，广泛应用于交通和天气等领域。仓库内容持续更新，并推荐热门工具库和最新模型，是时间序列预测研究的重要资源。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具

AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练

Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列，并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异，提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon，用户可轻松进行模型集成和云端部署，提升预测性能和应用的灵活性。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

tidytext - 应用整洁数据原则的R文本挖掘工具包

GithubR语言tidytext可视化开源项目数据处理文本挖掘

tidytext是一个基于R语言的文本挖掘工具包，运用整洁数据原则简化文本分析流程。它提供文本格式转换函数，实现与其他文本挖掘包的兼容。支持词频统计、情感分析和主题建模等任务，可与dplyr、ggplot2等R包集成使用。tidytext通过标准化和简化流程，提高了文本分析的效率和一致性。

chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型基于T5架构设计

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-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型，基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比，Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token，参数量减少至800万，更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。

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