这是名为 Nixtla Neural Forecast 的 Linux 应用，其最新版本可下载为 v3.1.2sourcecode.tar.gz。它可在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行此名为 Nixtla Neural Forecast with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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Nixtla 神经预测
商品描述
NeuralForecast 提供丰富的神经预测模型，专注于其性能、易用性和鲁棒性。这些模型涵盖了从经典 RNN 等网络到最新的 Transformer 等各种模型：MLP、LSTM、GRU、RNN、TCN、TimesNet、BiTCN、DeepAR、NBEATS、NBEATSx、NHITS、TiDE、DeepNPTS、TSMixer、TSMixerx、MLPMultivariate、DLinear、NLinear、TFT、Informer、AutoFormer、FedFormer、PatchTST、iTransformer、StemGNN 和 TimeLLM。人们普遍认为神经预测方法能够提升预测流程的准确性和效率。然而，现有的实现和已发表的研究尚未充分发挥神经网络的潜力。它们难以使用，并且计算量巨大，难以超越统计方法。因此，我们创建了 NeuralForecast，这是一个专注于可用性的库，致力于收集经过验证的准确高效模型。
功能
- 快速准确地实现 30 多个最先进的模型
- 支持外生变量和静态协变量
- 趋势、季节性和外生成分的可解释性方法
- 带有分位数损失和参数分布适配器的概率预测
- 训练和评估损失，包括尺度相关、百分比和尺度无关的误差以及参数似然值
- 具有分布式自动超参数调整的自动模型选择
- 熟悉的 sklearn 语法：.fit 和 .predict
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/nixtla-neural-forecast.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
