Alternatives and similar repositories for TimeSeriesPrediction:

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

• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆38Updated 6 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆62Updated 6 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆23Updated 7 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。
  ☆102Updated 5 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆176Updated 7 years ago
• cxdsz / stock-price-prediction-algorithms
  使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…
  ☆53Updated 4 years ago
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆28Updated 5 years ago
• jijirazi / ML_CHL_prediction
  基于Keras框架，结合LSTM/GRU/Arima/WNN实现多方式的水质参数预测
  ☆22Updated 6 years ago
• Yangami / LSTM-for-price-prediction
  算法根据单个板块或单只股票的历史数据判断板块指数或个股次日收盘价信息，得到相应的调仓对策。可回归（预测具体价格）可分类（预测涨跌）。 长短期记忆模型(LSTM)是循环神经网络(RNN)的一种，每个输入样本都是一个序列（如某板块20天的四价一量）用这个序列预测结果。它认为某些…
  ☆62Updated 5 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…
  ☆75Updated 6 years ago
• fennuDetudou / time_series_predict
  单维、多维时间序列数据预测
  ☆11Updated 6 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆44Updated 4 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
  ☆17Updated 6 years ago
• SamuelLAN / bp_finance
  基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)
  ☆47Updated 6 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆118Updated 3 years ago
• slydg / GRU_to_predict_timeseries
  使用pytorch搭建的循环神经网络在股票数据时间序列上的应用
  ☆104Updated 7 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
  ☆80Updated 3 years ago
• zhaohuicici / Time-Series-Model
  时间序列理论和案例实践
  ☆70Updated 7 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。
  ☆184Updated 4 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】
  ☆41Updated 4 years ago
• ChiYaoLa / TimeSeriesPredict
  used for Stock Prodiction&power prediction&Traffic prediction by ARIMA,xgboost,RNN,LSTM,TCN
  ☆104Updated 5 years ago
• journeyH / debtDefaultResearch
  对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…
  ☆53Updated 6 years ago
• a-bean-sprout / XGBoost_StockPricePredict
  Attempt to use XGBoost in stock price prediction
  ☆84Updated 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
• ohMyJason / time_series_prediction
  信息分析预测期末课设_使用ARIMA模型与SVR对一组时间序列数据进行预测分析
  ☆14Updated 5 years ago
• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 4 years ago
• benjamingli / Electric-Load-Forecasting
  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆143Updated 6 years ago
• epishova / Neural-Networks-for-time-series-analysis
  Compare how ANNs, RNNs, LSTMs, and LSTMs with attention perform on time-series analysis
  ☆42Updated 6 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 …
  ☆20Updated 2 years ago