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AutoTS

自动化时间序列预测工具

AutoTS是一个Python时间序列预测工具,专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色,支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测,通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集,提供横向和马赛克风格的集成方法,以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。

Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦
GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络
本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果,包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程,为时间序列分析与预测研究提供全面参考。
moirai-1.0-R-small - Moirai 开源预训练时间序列预测模型
GithubHuggingfaceMoiraiTransformer开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型
Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构,在LOTSA数据集上训练,可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术,提供高精度预测。通过uni2ts库,研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。
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。
Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型
CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习
Crossformer是一种新型Transformer模型,针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构,有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异,为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。
LightAutoML - 自动化创建二分类、多分类和回归模型解决方案
GithubLightAutoML分类开源项目机器学习模型创建自动机器学习
LightAutoML是一款自动化机器学习框架,专注于二分类、多分类和回归任务的模型创建。框架支持独立样本数据集处理,并运用AutoWoE库生成可解释模型。目前正在开发多表数据集和序列处理功能,还提供了GPU和Spark管道以提升计算效率。LightAutoML配有详细的文档和丰富的示例教程,适合多种机器学习需求,简化自动化模型开发。
tsbs - 开源时间序列数据库性能测试工具集
GithubTSBS基准测试开源项目性能测试数据库时间序列
TSBS是一个开源的时间序列数据库基准测试工具集,支持多种主流数据库如TimescaleDB和InfluxDB。它可模拟DevOps和IoT场景,生成测试数据并评估数据写入和查询性能。TSBS提供了完整的测试流程,包括数据生成、加载和查询执行,有助于用户全面评估和选择最适合需求的时间序列数据库。
Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架
GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络
这个开源项目利用储层计算技术,实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列,并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。
orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包
GithubOrbitPython安装指南开源项目时间序列预测贝叶斯推断
Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包,提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR,采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装,并提供详细的文档和教程。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
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