煉丹筆記 出品，作者：杰少 @大野人007

近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)的流行，其在時(shí)間序列上的應(yīng)用也越加流行并且在非常多的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題上取得了巨大的突破，本文我們列舉了Github上最受歡迎&關(guān)注最多的十大相關(guān)的時(shí)間序列項(xiàng)目（更多傾向于深度學(xué)習(xí)相關(guān)的建模）。

• 關(guān)于項(xiàng)目:Python中的時(shí)間序列建模項(xiàng)目
• Github地址：https://github.com/awslabs/gluon-ts/tree/master/src/gluonts

• 關(guān)于項(xiàng)目：深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于實(shí)踐序列大論文，代碼以及相關(guān)的實(shí)驗(yàn)等
• Github地址：https://github.com/Alro10/deep-learning-time-series

• 關(guān)于項(xiàng)目：使用PyTorch解決機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的實(shí)際問題的Jupyter Notebook教程。例如使用LSTM自動(dòng)編碼器進(jìn)行時(shí)間序列異常檢測(cè)等等；
• Github地址：https://github.com/curiousily/Getting-Things-Done-with-Pytorch

• 關(guān)于項(xiàng)目：基于Pytorch fastai的最新的的時(shí)間序列和時(shí)間序列深度學(xué)習(xí)庫(kù)
• Github地址：https://github.com/timeseriesAI/tsai

• 關(guān)于項(xiàng)目：用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)、分類和異常檢測(cè)（最初用于Flow預(yù)測(cè)）的深度學(xué)習(xí)PyTorch庫(kù)。
• Github地址：https://github.com/AIStream-Peelout/flow-forecast

• 關(guān)于項(xiàng)目：精選的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)、基準(zhǔn)和論文列表
• Github地址：https://github.com/xephonhq/awesome-time-series-database

• 關(guān)于項(xiàng)目：使用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的教程
• Github地址：https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting

• 關(guān)于項(xiàng)目：基于Tensorflow的時(shí)間序列預(yù)測(cè)項(xiàng)目
• Github地址：https://github.com/sktime/sktime-dl

• 關(guān)于項(xiàng)目：用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的Seq2Seq, Bert, Transformer, WaveNet等模型；
• Github地址：https://github.com/EvilPsyCHo/Deep-Time-Series-Prediction

Time Series Forecasting With Python：225

• 關(guān)于項(xiàng)目：關(guān)于使用python進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)的教程
• Github地址：https://github.com/jiwidi/time-series-forecasting-with-python

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的10大最受欢迎的时间序列Github项目的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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