Time-Series-Library 项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/Time-Series-Library 1. 项目基础介绍和主要编程语言
Time-Series-Library (TSLib) 是一个开源的深度学习库，专为时间序列分析而设计。该项目主要使用 Python 编程语言，适合深度学习研究人员和开发者使用。TSLib 提供了一个简洁的代码库，用于评估和开发高级深度时间序列模型。
2. 项目核心功能
TSLib 涵盖了五个主流的时间序列分析任务：
- 长期和短期预测
- 插补（Imputation）
- 异常检测（Anomaly Detection）
- 分类（Classification）
该库支持多种先进的深度学习模型，并提供了一个全面的基准测试框架，帮助研究人员和开发者快速评估和比较不同模型在时间序列数据上的表现。
3. 项目最近更新的功能
- 2024年7月：发布了一篇关于深度时间序列模型的综合调查论文，基于 TSLib 进行了严格的基准测试，总结了当前时间序列模型的设计原则，并对未来的研究提供了有价值的见解。
- 2024年4月：感谢 frecklebars 的贡献，著名的序列模型 Mamba 已被纳入库中。用户需要先通过 pip 安装 mamba_ssm 才能使用该模型。
- 2024年3月：由于不同论文中回顾长度（look-back length）的不一致性，将长期预测任务在排行榜中分为两个类别：Look-Back-96 和 Look-Back-Searching。推荐研究人员阅读 TimeMixer，该模型在实验中包含了这两种回顾长度设置，以确保科学严谨性。
这些更新进一步增强了 TSLib 的功能和实用性，使其成为时间序列分析领域的重要工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
