可用模型

模型 + 论文	本地/全局	数据布局	架构/方法	实现
DeepAR Salinas 等人 2020	全球	单变量	递归神经网络	MXNet, PyTorch
深度状态 Rangapuram et al. 2018	全球	单变量	递归神经网络，状态空间模型	MXNet
深度因子 Wang et al. 2019	全球	单变量	RNN，状态空间模型，高斯过程	MXNet
深度更新过程 Türkmen et al. 2021	全球	单变量	循环神经网络	MXNet
GPForecaster	全球	单变量	MLP，高斯过程	MXNet
MQ-CNN Wen et al. 2017	全局	单变量	CNN编码器, MLP解码器	MXNet
MQ-RNN Wen et al. 2017	全球	单变量	RNN编码器, MLP编码器	MXNet
N-BEATS Oreshkin 等，2019	全球	单变量	多层感知器，残差连接	MXNet
旋转树 Hasson et al. 2021	全球	单变量	XGBoost, 分位数回归森林, LightGBM, 等级集预测器	Numpy
时间融合变压器 Lim et al. 2021	全球	单变量	LSTM，自注意力	MXNet, PyTorch
变换器 Vaswani et al. 2017	全球	单变量	多层感知器，多头注意力	MXNet
WaveNet van den Oord et al. 2016	全球	单变量	膨胀卷积	MXNet, PyTorch
简单前馈神经网络	全局	单变量	多层感知器	MXNet, PyTorch
深度神经网络时间序列预测	全球	单变量	多层感知器	PyTorch
MQF2 Kan et al. 2022	全球	单变量	RNN, ICNN	PyTorch
深度VAR Salinas et al. 2019	全球	多变量	递归神经网络	MXNet
GPVAR Salinas et al. 2019	全球	多元	RNN，高斯过程	MXNet
LSTNet Lai et al. 2018	全球	多变量	LSTM	MXNet
深度TPP Shchur et al. 2020	全球	多变量事件	RNN，时间点过程	MXNet
深度变量层次模型 Rangapuram et al. 2021	全球	层次的	循环神经网络	MXNet
R预测 Hyndman 等人 2008	局部	单变量	ARIMA, ETS, Croston, TBATS	封装的 R 包
先知 Taylor et al. 2017	局部	单变量	-	封装的Python包
简单季节性 Hyndman 等人 2018	局部	单变量	-	Numpy
天真法2 Makridakis et al. 1998	局部	单变量	-	Numpy
NPTS	本地	单变量	-	Numpy