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flash 网站引导页,前端做数据表格的网站,慈溪企业网站,系统总裁BasicTS开源项目快速入门指南 【免费下载链接】BasicTS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BasicTS 一、项目简介与核心价值 BasicTS是一个专注于多元时间序列预测的开源框架#xff0c;致力于为研究者和开发者提供高效、可复现的时序分析解决方案。该项目…BasicTS开源项目快速入门指南【免费下载链接】BasicTS项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BasicTS一、项目简介与核心价值BasicTS是一个专注于多元时间序列预测的开源框架致力于为研究者和开发者提供高效、可复现的时序分析解决方案。该项目整合了多种先进的深度学习模型涵盖了从传统时序预测到空间-时间联合预测的广泛应用场景。二、项目架构深度解析核心模块化设计BasicTS采用清晰的模块化架构将整个时序预测流程划分为五大核心组件数据层Dataset- 负责从磁盘加载原始数据并进行预处理归一化层Scaler- 提供多种数据标准化方法模型层Model- 包含各种前沿的时序预测模型评估层Metrics- 计算损失函数和性能指标运行器Runner- 管理训练和测试循环关键目录结构 BasicTS项目结构 ├── src/basicts/ # 源代码核心 │ ├── configs/ # 配置管理 │ ├── data/ # 数据集处理 │ ├── models/ # 模型库集合 │ ├── modules/ # 功能模块 │ ├── runners/ # 训练运行器 │ └── scaler/ # 数据归一化 ├── scripts/ # 数据处理脚本 ├── datasets/ # 数据集存储 ├── examples/ # 使用示例 └── docs/ # 项目文档三、配置系统与模型管理智能配置加载BasicTS的配置系统支持多种数据集的自动适配。用户可以通过图形界面选择对应的配置文件系统会自动加载相应的模型参数和训练配置。模型参数配置框架提供了详细的模型加载界面支持设备类型选择、GPU编号指定、上下文长度和预测长度等关键参数的灵活配置。四、丰富的模型库支持BasicTS集成了当前主流的时序预测模型包括传统时序模型DLinear、NLinearTransformer变体Informer、Autoformer、Crossformer创新架构Koopa、TimeKAN、TimeMixer空间-时间模型STID、StemGNN五、实验结果与性能对比长时序预测结果BasicTS在多个标准数据集上进行了全面的基准测试下表展示了不同模型在时序预测任务上的性能表现空间-时间预测结果针对图结构数据的空间-时间联合预测任务BasicTS同样表现出色六、快速开始实战环境准备与项目获取克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BasicTS cd BasicTS安装依赖pip install -r requirements.txt运行示例代码python examples/forecasting/forecasting_demo.py七、核心功能特性多任务支持时序预测Time Series Forecasting分类任务Classification缺失值填补Imputation数据预处理项目提供了丰富的数据预处理脚本涵盖ETTh1、ETTh2、Electricity、ExchangeRate等多个标准数据集。八、开发与贡献BasicTS基于EasyTorch框架开发具有良好的扩展性。开发者可以轻松添加新的模型、数据集或评估指标。九、总结BasicTS作为一个全面的时序预测框架不仅提供了丰富的模型实现还具备完善的实验管理和结果复现能力。无论是学术研究还是工业应用BasicTS都能提供强有力的技术支持。通过模块化的设计和灵活的配置系统BasicTS使得时序预测任务的开发变得更加高效和标准化。项目的持续更新和活跃的社区支持确保了其在时序分析领域的领先地位。【免费下载链接】BasicTS项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BasicTS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考