time-series

TimeCopilot：生成式 AI 預測代理。基於大型語言模型與時間序列基礎模型，透過單一 API 即可進行預測、交叉驗證與異常檢測。從金融、能源到網頁分析，TimeCopilot 能將自然語言查詢轉化為生產級預測。

Django 的報表引擎。建立儀表板以及獨立的報表與圖表。

論文「A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series」的程式碼庫。

soft-DTW 的 Python 實作

已棄用，現已整合至 sktime - 基於 TensorFlow 的深度學習配套套件

Modeltime 在單一框架中整合了時間序列預測模型與機器學習。

Rust 時間序列分析庫，提供 Python 與 Javascript 綁定

精選的公開工業資料集集合。

「非平穩 Transformer：探索時間序列預測中的平穩性」（NeurIPS 2022）程式碼發布，https://arxiv.org/abs/2205.14415

用於時間序列的大型語言模型與基礎模型。

大型時間序列模型的實作、預訓練程式碼與資料集

關於時間序列領域的綜合調查。

此儲存庫包含時間序列分割相關論文的閱讀清單。此儲存庫持續更新中。

用於 Python 中 Kepler 與 TESS 時間序列分析的友善套件。

透過時頻一致性進行時間序列的自監督對比學習

以 Python 程式設計為特色的計量經濟學教學。這是一門快速課程，旨在複習基礎計量經濟學中最核心的概念與技術，理論呈現簡潔且無繁瑣推導，Python 程式碼直觀易懂。

使用 NARMAX 模型進行系統識別的 Python 套件

SiriDB 是一款高擴展性、強大且超快速的時間序列資料庫。SiriDB 從底層構建，使用獨特的機制在沒有全域索引的情況下運作，並允許即時新增伺服器資源。SiriDB 獨特的查詢語言包含時間序列的動態分組，便於對大量時間序列進行分析。

論文「SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series」的官方 PyTorch 實作。這是一個用於高效時間序列插補的快速且最先進（SOTA）深度學習神經網路模型（利用機器學習填補包含 NaN 缺失值的多變量不完整時間序列）。https://arxiv.org/abs/2202.08516