Alternatives and similar repositories for ARIMA

Users that are interested in ARIMA are comparing it to the libraries listed below

• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆43Updated 6 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆128Updated 3 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆105Updated 6 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆182Updated 7 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆290Updated 4 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 8 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆197Updated 5 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆87Updated 3 years ago
• EthanChenYZ / Time-Series-Forecast
  Codes for time series forecast
  ☆145Updated 4 years ago
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
  ☆83Updated 6 years ago
• benjamingli / Electric-Load-Forecasting
  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆158Updated 7 years ago
• KeshengZhang / Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction
  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
  ☆40Updated 5 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆82Updated 5 years ago
• sksujan58 / Multivariate-time-series-forecasting-using-LSTM
  ☆254Updated last year
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆63Updated 5 years ago
• iwuqing / Time-Series-Classification-based-on-KNN
  基于KNN聚类算法结合Dynamic Time Warping（动态时间调整）的时间序列分类
  ☆63Updated 6 years ago
• GUOxingyu3018 / Tourist_Predict--A-case-of-Shangahi
  不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测
  ☆18Updated 6 years ago
• PatientEz / LSTNet_Keras
  my blog https://blog.csdn.net/qq_35649669/article/details/105586099
  ☆47Updated 5 years ago
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆29Updated 5 years ago
• ningmengwei-ata / Capacity-Forecast-with-TTE
  Undergradute final project with ARIMA,LSTM,GRU,Xgboost and DeepTTE.毕业论文代码库合集，包括基于ARIMA,LSTM,GRU进行时间序列预测，基于DeepTTE解决ETA(estimated time of …
  ☆21Updated 3 years ago
• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆37Updated 4 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 6 years ago
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆127Updated 3 years ago
• yangwohenmai / DeepLearningForTSF
  深度学习以进行时间序列预测
  ☆694Updated 4 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆118Updated 5 years ago
• sadnessFree / arima-lstm
  a model for traffic flow forecast
  ☆29Updated 6 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆288Updated 5 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆26Updated 7 years ago
• HAlicia / LSTM-ANN-Time-Series-Prediction
  使用LSTM、ANN网络进行时间序列的多步预测。一般情况下机器学习算法在进行时间序列预测时采取一步预测的方法。该段代码将其拓展到多步预测的情形。主要改进在于数据的构建。LSTM and ANN are used to predict the time series. In …
  ☆16Updated 5 years ago