TFB：全面公平的时间序列预测基准库

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TFB：全面公平的时间序列预测基准库

TFB TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods (PVLDB 2024) https://arxiv.org/pdf/2403.20150.pdf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TFB

项目介绍

TFB（Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods）是一个专为时间序列预测研究设计的开源库。它提供了一个干净、全面的代码库，用于端到端评估时间序列预测模型，并将其性能与基线算法在各种评估策略和指标下进行比较。TFB的目标是提供一个公平、全面的基准，帮助研究人员和开发者更好地理解和改进时间序列预测方法。

项目技术分析

TFB基于Python 3.8+和PyTorch 1.11.0构建，充分利用了Python的灵活性和PyTorch的强大计算能力。项目支持从PyPI直接安装依赖，同时也提供了Dockerfile，方便用户在不同环境中快速部署和使用。TFB的核心功能包括数据预处理、模型训练、评估和结果分析，所有这些功能都通过清晰的API文档和详细的教程进行了说明。

项目及技术应用场景

TFB适用于各种时间序列预测的应用场景，包括但不限于：

• 金融预测：股票价格预测、交易量预测等。
• 能源管理：电力负荷预测、能源消耗预测等。
• 医疗健康：疾病传播预测、患者流量预测等。
• 供应链管理：库存预测、需求预测等。

无论是学术研究还是工业应用，TFB都能提供强大的支持，帮助用户快速实现和评估时间序列预测模型。

项目特点

• 全面性：TFB提供了多种评估策略和指标，确保对时间序列预测模型的评估全面且公平。
• 易用性：通过详细的API文档和教程，用户可以轻松上手，快速开发和评估自己的模型。
• 灵活性：支持多种数据源和模型，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。
• 社区支持：项目活跃，社区支持强大，用户可以通过GitHub Issues和邮件列表获得帮助。

结语

TFB不仅是一个强大的时间序列预测工具，更是一个推动时间序列预测研究发展的平台。无论你是研究人员还是开发者，TFB都能为你提供所需的支持和资源。赶快加入我们，一起探索时间序列预测的无限可能吧！

项目地址：GitHub – decisionintelligence/TFB
API文档：TFB API Documentation
视频介绍：Bilibili – TFB介绍视频

TFB TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods (PVLDB 2024) https://arxiv.org/pdf/2403.20150.pdf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TFB