time-series-forecasting

Chronos: 時系列予測のための事前学習済みモデル

Pythonにおける確率的時系列モデリング

TimeGPT-1: 予測と異常検知のための本番環境対応の時系列基盤モデル。1000億以上のデータポイントで学習された時系列用の生成型事前学習済みトランスフォーマー。数行のコードで小売、電力、金融、IoTなどの様々なドメインを正確に予測可能 🚀。

時系列予測（TSF）および時空予測（STF）に関する論文のリーディングリストをまとめたリポジトリ。論文は主にモデルのタイプ別に分類されています。

時系列データにおける transformers に関する、専門的に厳選されたリソース（論文、コード、データなど）のリスト

時系列予測にディープラーニングを使用する論文、コード、実験のリスト

[ICLR 2024] 「Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models」の公式実装

[AAAI-23 Oral] 論文「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式実装

PyTorchを使用した機械学習とディープラーニングによる現実世界の問題解決に関するJupyter Notebookチュートリアル。トピック：Detectron 2による顔検出、LSTMオートエンコーダーによる時系列異常検知、YOLO v5による物体検出、初めてのニューラルネットワーク構築、コロナウイルス日別感染者数の時系列予測、BERTによる感情分析

時系列予測、分類、異常検知のための PyTorch ディープラーニングライブラリ（元々は洪水予測用）

AssetOpsBench - インダストリー4.0：インダストリー4.0の資産運用・保守向けドメイン特化型AIエージェントの構築、オーケストレーション、評価を行うための統合ベンチマークおよびフレームワーク。460以上のシナリオ、5つの専門エージェント（IoT、FMSR、TSFM、ワークオーダーなど）、MCP上のマルチエージェントオーケストレーション設計図（MetaAgent、AgentHive）を備えています。

「iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting」（ICLR 2024 Spotlight）の公式実装

[ICLR 2024] 「TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting」の公式実装。

[PVLDB 2024 Best Paper Nomination] 時系列予測手法の包括的かつ公平なベンチマークに向けた取り組み（TFB）

Lag-Llama: 確率的時系列予測のための基盤モデルに向けて

汎用時系列予測Transformerの統合トレーニング

scikit-learn 互換モデル、統計的手法、基盤モデルを使用した時系列予測用 Python ライブラリ

主要な AI 学会・会議における最新の時系列論文とコードのまとめリスト

論文、コード、その他のリソースのリスト

主要なCS学会（NIPS、ICML、ICLR、KDD、AAAI、WWW、IJCAI、CIKM、ICDM、ICDEなど）における時系列データの業務まとめ

[ICLR 2025 Spotlight] 「Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts」の公式実装

tfts: TensorFlow による時系列ディープラーニングモデル

[TPAMI 2024] 時系列解析のための GNN の素晴らしいリソース (GNN4TS)

MOMENT：時系列基礎モデルファミリー、ICML'24

時系列予測とディープラーニングに関するリソース

統計および計量経済学的手法を用いた確率的階層予測 👑

時系列データおよびシーケンスデータを扱うためのリソース

Elasticsearch における DataFrame、ビッグデータ、機械学習、ETL 用の Python クライアントおよびツールキット

ARIMA、RNN、LSTM、GRUモデルを使用したデリーの電力負荷予測。

TimeCopilot: GenAI予測エージェント。LLMと時系列基盤モデルをベースに構築されており、単一のAPIを通じて複数の基盤モデルを使用した予測、クロスバリデーション、異常検知を可能にします。金融やエネルギーからWebアナリティクスまで、自然言語のクエリを本番環境対応の予測に変換します。