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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。

tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库
GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析
tsa4是一个综合性时间序列分析资源库,包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包,支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面:https://github.com/nickpoison/tsa4
automating-technical-analysis - 自动化技术分析与深度学习的金融交易系统
Github加密货币交易开源项目技术分析时间序列分析股票交易金融交易
automating-technical-analysis项目旨在通过数据分析和深度学习简化金融交易决策。它结合了多种流行的技术分析指标,如MACD、慢随机指标和RSI,并利用Transformer编码器神经网络学习价格模式和交易行为。这种创新方法提供实时的买入、卖出或持有建议,有助于优化交易策略。项目通过Streamlit平台提供易于使用的界面,使技术分析变得更加简单和易懂。作为开源项目,它适用于股票和加密货币市场,为交易者提供强大的自动化分析工具。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族,包括Linear、NLinear和DLinear,专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测,具有高效率、可解释性和易用性,显著优于Transformer模型。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
autoai - 自动化AI模型训练与优化框架
AutoAIGithub代码生成开源项目数据预处理机器学习预测模型
BlobCity AutoAI是一个自动化AI/ML模型训练框架,适用于分类和回归问题。该框架集成了特征选择、模型搜索、训练和超参数调优功能,并能生成高质量模型代码。AutoAI支持多种数据输入格式,提供内置预处理、模型评估和可视化工具,简化了AI开发流程。目前该项目处于beta版本,正在持续开发完善中。
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。
Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库,整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务,提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码,为时间序列研究提供全面的参考。
autokeras - 机器学习自动化工具,简化图像分类任务
AutoKerasAutoMLGithubPython开源项目机器学习深度学习
AutoKeras是由德州农工大学DATA实验室开发的开源项目,旨在简化机器学习流程。通过Keras的AutoML系统,用户能够轻松完成图像分类等任务。支持Python 3.7及以上版本和TensorFlow 2.8.0及以上版本,安装方便,只需使用pip命令。提供详细的官方教程和相关书籍资源,社区鼓励贡献和参与。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展
AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练
LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外,项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用,为研究和实践提供了丰富的资源。
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