Time-series-prediction

项目介绍：Time-series-prediction

项目概述

Time-series-prediction 是一个基于 TensorFlow 的时间序列分析与预测工具包，专为易用性和高性能设计。这个项目支持传统的时间序列分析方法以及最新的深度学习技术，旨在为工业界、研究机构和竞赛提供先进的模型解决方案。

项目特色

1. 全面支持时间序列任务：无论是预测、分类还是异常检测，Time-series-prediction 都能够提供业界领先的性能支持。

2. 先进的深度学习模型：项目中集成了许多先进的深度学习模型，这些模型不仅限于学术研究，还适用于实际产业需求和竞赛环境。

3. 详尽的文档支持：用户可以通过专门的文档站点获取安装、使用、配置等详细说明，帮助快速上手和深度掌握工具包的功能。

快速入门

要开始使用 Time-series-prediction，只需要确保 Python 环境版本不低于 3.7，同时安装 TensorFlow 2.4 及以上版本。用户可以通过执行以下命令安装 tfts 包：

pip install tfts

在安装完成后，用户可以使用工具包提供的示例代码，快速进行简单的时间序列预测任务，了解模型的基本使用和训练流程。

用自己的数据进行训练

用户可以提供自己的数据进行模型训练，支持的数据输入形式包括 np.ndarray 和 tf.data.Dataset。项目提供了多种模型配置选项，支持使用编码器-解码器结构输入和简单编码器模型输入的方法。

模型自定义

用户不仅可以使用内置模型进行预测，还可以在框架基础上定义自己的模型。这一功能特别适合需要增加自定义特征嵌入和分类、异常检测等任务的用户：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tfts import AutoModel, AutoConfig

def build_model():
    train_length = 24
    train_features = 15
    predict_length = 16

    inputs = Input([train_length, train_features])
    config = AutoConfig.for_model("seq2seq")
    backbone = AutoModel.from_config(config, predict_length=predict_length)
    outputs = backbone(inputs)
    outputs = Dense(1, activation="sigmoid")(outputs)
    model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(loss="mse", optimizer="rmsprop")
    return model

成功案例

Time-series-prediction 项目在多个实际竞赛中表现出色，例如，TFTS-Bert 在 2022 年 KDD Cup 的风力预测竞赛中获得第三名，展示了工具包卓越的性能和稳定性。

总结

Time-series-prediction 为时间序列分析和模型预测提供了一套完整而灵活的解决方案。无论是新手还是已有经验的开发者，都可以通过该项目迅速进行高效、准确的时间序列任务，助力科学研究与工业应用。