time-series

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。

Django用レポートエンジン。ダッシュボード、スタンドアロンレポート、チャートを作成します。

論文「A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series」のリポジトリ

soft-DTWのPython実装。

非推奨、現在はsktimeに移行済み - TensorFlowベースのディープラーニング用コンパニオンパッケージ

時系列予測モデルと機械学習を1つのフレームワークで統合する Modeltime

Python および Javascript のバインディングを備えた、Rust 向けの時系列解析ライブラリ

公開されている産業用データセットの厳選コレクション

「Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting」（NeurIPS 2022）のコードリリース、https://arxiv.org/abs/2205.14415

時系列向けの LLM および基盤モデル

大規模時系列モデルの実装、事前学習コード、およびデータセット

時系列領域に関する包括的なサーベイ

時系列セグメンテーション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です。継続的に更新されています。

Python で Kepler および TESS の時系列解析を行うための使いやすいパッケージ。

時間周波数の一貫性を用いた時系列データのための自己教師あり対照学習

Pythonプログラミングを用いた計量経済学のチュートリアル。基礎的な計量経済学の重要概念と手法を復習するための速習コースで、理論は複雑な導出を省いてわかりやすく解説し、Pythonコードはシンプルに記述されています。

NARMAXモデルを使用したシステム同定のためのPythonパッケージ

SiriDB は、スケーラビリティが高く堅牢で超高速な時系列データベースです。ゼロから構築された SiriDB は、グローバルインデックスなしで動作する独自のメカニズムを採用しており、サーバーリソースを動的に追加できます。SiriDB 独自のクエリ言語には、大量の時系列データを容易に分析するための動的な時系列グルーピングが含まれています。

論文「SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series」の公式PyTorch実装。時系列データの効率的な欠損値補完のための、高速で最先端（SOTA）のディープラーニングニューラルネットワークモデル（機械学習を使用してNaNの欠損データや値を含む多変量の不完全な時系列データを補完）。https://arxiv.org/abs/2202.08516