Project Icon

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。

AutoMLPipeline.jl - Julia机器学习管道构建和优化工具
AutoMLPipelineGithub开源项目机器学习特征工程管道优化集成学习
AutoMLPipeline工具包用简洁表达式构建复杂机器学习管道。它基于Julia宏编程实现符号化处理,便于优化回归和分类模型结构。主要特点包括符号化API、常用库封装、可扩展架构、元集成学习和特征选择。该工具简化了从数据预处理到模型训练的流程,支持多种算法组件。
moirai-1.0-R-large - 基于Transformer的通用多变量时序预测模型
GithubHuggingfaceMoirai大规模预训练开源项目时间序列预测机器学习模型深度学习
Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型,通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计,支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署,拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源,涵盖论文、代码和数据,全面总结其最新进展。内容持续更新,开放问题提交和拉取请求,覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域,适合学术研究及实际应用。
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。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用
GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习
本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。
TimeMoE-50M - 混合专家时间序列预测基础模型 提升大规模数据分析能力
GithubHuggingfaceTimeMoE基础模型开源项目时间序列预测模型深度学习混合专家模型
TimeMoE-50M是一个基于混合专家(MoE)架构的时间序列预测基础模型,专为处理十亿规模数据而设计。此模型旨在优化大规模时间序列分析的准确性和效率。开发者可在GitHub页面上找到详细的使用指南和实现方法,有助于将其整合到各类时间序列分析项目中,提升预测能力。
autoscraper - 自动化智能高效的Python网页抓取工具
AutoScraperGithubPython安装教程开源项目数据提取自动网页抓取
AutoScraper 是一款为简化网页爬取而设计的智能工具,能够自动学习爬取规则,获取网页中的文本、URL及HTML标签值。兼容Python 3,支持从Git、PyPI或源代码安装,允许使用代理和自定义请求参数,并且可以保存和加载模型,满足各种复杂的网页数据抓取需求。
pmdarima - Python时间序列分析库 支持自动ARIMA建模和多种统计测试
GithubPythonpmdarima开源项目时间序列分析统计库自动ARIMA
pmdarima是一个Python统计库,旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能,提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证,并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建,pmdarima采用类scikit-learn的接口设计,便于用户构建和部署时间序列模型。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号