time-series

Implementación en Python del método de descomposición en modos empíricos (EMD)

Series temporales más fáciles, rápidas y divertidas. Pytimetk.

Integración de análisis financiero en el tidyverse.

Marco de trabajo para modelado financiero cuantitativo.

tfts: Modelos de aprendizaje profundo para series temporales en TensorFlow

Una colección de métodos de detección de anomalías (basados en puntos/iid, grafos y series temporales) que incluye aprendizaje activo para la detección/descubrimiento de anomalías, minería de reglas bayesianas y descripción para diversidad/explicación/interpretabilidad. Análisis de incorporación de retroalimentación de etiquetas con detectores de conjunto y basados en árboles. Incluye ataques adversarios con Graph Convolutional Network.

[TPAMI 2024] Recursos destacados sobre GNN para análisis de series temporales (GNN4TS).

Análisis de series temporales altamente comparativo

Compresión de enteros más rápida.

MOMENT: Una familia de modelos base de código abierto para series temporales, ICML'24.

Software de series temporales InSAR de Miami en Python

Kit de herramientas de minería de datos ELKI

Luminaire es un paquete de Python que ofrece soluciones basadas en ML para el monitoreo de datos de series temporales.

Recursos sobre pronóstico de series temporales y aprendizaje profundo.

Una biblioteca para resolver ecuaciones diferenciales mediante redes neuronales basada en PyTorch, utilizada por múltiples grupos de investigación en todo el mundo, incluido el IACS de Harvard.

Dalaran — Licencia Apache-2.0, infraestructura de datos y visualización orientada a la robótica para series temporales multimodales. Nativo de ROS 2, lee grabaciones .rrd existentes. Un hard fork de Rerun.

Aprendizaje automático para datos multivariados mediante la geometría riemanniana de matrices definidas positivas en Python.

Construye automáticamente modelos ARIMA, SARIMAX, VAR, FB Prophet y XGBoost en conjuntos de datos de series temporales con una sola línea de código. Creado por Ram Seshadri. Se aceptan colaboradores.

Pronóstico jerárquico probabilístico 👑 mediante métodos estadísticos y econométricos.

Biblioteca C++ de solo cabecera para remuestreo de audio profesional de alta calidad y conversión de frecuencia de muestreo. Muy rápida, tanto para remuestreo de audio como para interpolación de series temporales.

Autoencoder LSTM de doble atención en PyTorch para series temporales multivariantes.

Temporian es una biblioteca de Python de código abierto para el preprocesamiento y la ingeniería de características de datos temporales en aplicaciones de aprendizaje automático.

Transformación de datos avanzada y rápida en R

Recursos para trabajar con series temporales y datos de secuencia.

Predicción de precios de acciones mediante una red neuronal LSTM (memoria a largo plazo) de TensorFlow para pronósticos de series temporales

Base de datos de series temporales nativa de SQL y de código abierto para telemetría. Ingesta de más de 34 millones de registros/seg y consultas de más de 8 millones de filas/seg. Compatible con InfluxDB Line Protocol y Telegraf. Almacenamiento en formato Open Parquet. Binario único. Nativa para S3/Azure. Lista para entornos aislados (air-gap). Licencia AGPL-3.0.

Un modelo unificado de series temporales multitarea.

Análisis de series temporales en el `tidyverse`.

Base de datos de análisis de grafos escalable impulsada por un motor temporal vectorizado y multihilo, escrita en Rust.

Gráfico de líneas de tiempo