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发现与 Timeseries Analysis 相关的最受欢迎的开源项目和工具，了解最新的开发趋势和创新。
一份专业整理的关于时间序列Transformer的优秀资源列表（论文、代码、数据等）
异常检测
一行代码预测时间序列。
SQL 数据仓库和数据库中时间序列异常检测及根本原因分析
时间序列异常检测综合基准测试
包含了论文“GENDIS：基于遗传算法的形状子集发现”中提出的算法的实现（使用sklearn API），以及用于复现所有实验的代码。
利用自然语言处理 (NLP) 技术，研究共同基金在其提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的常规文件中如何运用信用衍生品。
一个易于使用、低代码、开源的 Python 框架，用于时间序列分析、可视化和预测，并集成了 AutoTS 功能。
ChatTS：理解、聊天和基于时间序列的推理（使用TS-MLLM）
本仓库介绍了时间序列的一些基础知识，并讲解了ARIMA模型及其变体，以及Facebook Prophet预测模型。
用于「扑翼机器人翅膀的深度逆映射模型」(ICLR 2025论文) 的 PyTorch 官方实现
论文《基于变分循环自编码器的风力涡轮机时间序列异常检测》的代码
本课程是第四门课程，你将学习如何在 TensorFlow 中构建时间序列模型。首先，你将学习时间序列数据预处理的最佳实践。你还将探索如何使用循环神经网络 (RNN) 和一维卷积神经网络 (1D ConvNets) 进行预测。最后，你将运用在整个专业化课程中学习到的所有知识，使用真实世界的数据构建一个太阳黑子预测模型。
经济预测中的人工神经网络
使用TFT模型对股票数据集和PM2.5数据集进行时间序列预测
这是我在南安普顿大学的个人项目总结。该项目旨在利用预训练模型，告知用户其动作是否正确，并能够在数据充足的情况下训练新模型。最终报告及方法详见Final_Report.pdf
一种基于机器学习的通用型多元异常检测算法
2020年AI Journey人工智能竞赛的资料，主题是预测黑龙江的洪水，竞赛网址：https://ai-journey.ru/contest/task02
利用Rapidminer平台上的Adaboost算法预测AWS竞价实例价格
运用机器学习算法分析支出并进行预测
