Time-series-project summary 这个仓库是一个精选的时间序列分析资源目录，包括了相关的库、数据集、研究论文和书籍。
时间序列专用库
这些库专注于解决特定的时间序列问题。
- pmdarima：Python的ARIMA建模包装器
- statsmodels：用于时间序列分析和建模的Python库
- Prophet：Facebook开发的开源时间序列预测工具
- tsfresh：自动化时间序列特征提取
- LSTNet：具有卷积和循环层的深度学习模型，用于时间序列预测
- WaveNet：用于时间序列数据的深度生成模型，特别适用于音频
- FiLM：用于长期时间序列预测的Legendre Memory模型
时间序列全局库
这些库提供多方向的解决方案。
- PyTorch Forecasting：基于PyTorch的时间序列预测库
- gluonts：基于MXNet的概率时间序列预测库
- FastAI：包含时间序列分析能力的深度学习库
- aeon：时间序列分析和预测的工具包
- Time-Series-Library：全面的时间和序列分析与建模库
- neuralforecast：专注于可用性和鲁棒性的大量神经预测模型集合
时间序列研究论文
这些是时间序列领域的一些重要研究论文。
- 长短期记忆网络（LSTM）：Hochreiter和Schmidhuber的原始LSTM论文
- 时间序列预测中指数平滑的实证评估：关于指数平滑方法有效性的研究
- 动态回归模型预测：介绍用于时间序列预测的动态回归模型
- WaveNet：原始音频的生成模型：特别用于音频的时间序列数据的深度生成模型
- TRMF：具有时间正则化的矩阵分解的协同过滤方法：时间正则化矩阵分解用于时间序列预测
- 时间序列异常检测：一项调查：时间序列异常检测技术的全面调查
- 大规模用户访问理解和预测与深度空间-时间分解：使用深度空间-时间分解理解和预测用户访问的研究
时间序列竞赛
列出了一些时间序列领域的竞赛。
- kaggle-web-traffic：网络流量的时间序列竞赛
- optiver-realized-volatility-prediction：金融期权预测竞赛
时间序列数据集
提供了一些时间序列数据集的链接。
- UCI 时间序列数据存储库：用于分类任务的时间序列数据集集合
- M4 竞赛：大规模时间序列预测竞赛数据集
- Yahoo Webscope：来自Yahoo的多样化时间序列数据集
- 电力消耗：家庭电力消耗的时间序列数据
