PatchTST

FEDformer

AI GitHub 仓库

频率增强分解 Transformer，专为高效的长期时间序列预测而设计。它实现了与序列长度成线性复杂度的计算，通过显著降低多变量和单变量数据集上的预测误差，性能优于最先进的方法。该模型提供开源代码。FEDformer 是一种频率增强分解 Transformer，专为高效的长期时间序列预测而设计。它实现了与序列长度成线性复杂度的计算，通过显著降低多变量和单变量数据集上的预测误差，性能优于最先进的方法。该模型提供开源代码。

LTSF-Linear

AI GitHub 仓库

"Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 的官方 PyTorch 实现。它引入了一系列线性模型（Linear, DLinear, NLinear），在长期时间序列预测任务上表现优于 Transformer，同时具有高效率和可解释性。LTSF-Linear 是 "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 的官方 PyTorch 实现。它引入了一系列线性模型（Linear, DLinear, NLinear），在长期时间序列预测任务上表现优于 Transformer，同时具有高效率和可解释性。

Autoformer

AI GitHub 仓库

用于长期时间序列预测的 AI 模型，它利用分解 Transformer 和自相关机制。该模型在各种基准测试中取得了最先进的结果，为提高实际应用中的预测准确性提供了一种新颖的系列连接方法。Autoformer 是一款用于长期时间序列预测的 AI 模型，它利用分解 Transformer 和自相关机制。该模型在各种基准测试中取得了最先进的结果，为提高实际应用中的预测准确性提供了一种新颖的系列连接方法。

TimesNet

AI 模型

通用的时间序列分析基础模型，它将一维序列转换为二维空间以增强建模能力。通过利用视觉骨干网络进行强大的表示学习，在预测、插补、异常检测和分类任务中取得了最先进的成果，能够处理多样化的时间模式。TimesNet 是一个通用的时间序列分析基础模型，它将一维序列转换为二维空间以增强建模能力。通过利用视觉骨干网络进行强大的表示学习，在预测、插补、异常检测和分类任务中取得了最先进的成果，能够处理多样化的时间模式。

LSTNet

AI GitHub 仓库

深度学习模型，专为时间序列预测而设计。它通过结合循环神经网络和卷积神经网络，有效地建模长期和短期时间模式。该模型对于复杂的时间序列数据特别有用。LSTNet 是一款深度学习模型，专为时间序列预测而设计。它通过结合循环神经网络和卷积神经网络，有效地建模长期和短期时间模式。该模型对于复杂的时间序列数据特别有用。

GluonTS

AI 框架

用于概率时间序列建模的 Python 包，利用基于 PyTorch 和 MXNet 的深度学习模型。它通过生成概率分布形式的预测（包括预测区间）来实现准确的预测，适用于复杂的时间序列分析。GluonTS 是一个用于概率时间序列建模的 Python 包，利用基于 PyTorch 和 MXNet 的深度学习模型。它通过生成概率分布形式的预测（包括预测区间）来实现准确的预测，适用于复杂的时间序列分析。

Informer2020

AI GitHub 仓库

Informer2020 GitHub 存储库提供了 Informer 模型的 PyTorch 实现，该模型专为高效长序列时间序列预测而设计。它采用 ProbSparse Attention 来处理自注意力得分中的长尾分布，为复杂的预测任务提供了先进的解决方案。

Funnel-Transformer

AI GitHub 仓库

AI 模型，它压缩隐藏状态以降低计算成本。它允许在相同的 FLOPs 下构建更深或更宽的模型，并能恢复标准预训练的 token 级表示。该模型提供 TensorFlow 和 PyTorch 实现。Funnel-Transformer 是一种 AI 模型，它压缩隐藏状态以降低计算成本。它允许在相同的 FLOPs 下构建更深或更宽的模型，并能恢复标准预训练的 token 级表示。该模型提供 TensorFlow 和 PyTorch 实现。