TimeCAP

用大模型智能体给时间序列开挂,预测更准

TimeCAP 是 AAAI 2025 论文的开源代码,旨在利用大语言模型智能体对时间序列事件进行上下文理解、数据增强和预测。它解决传统时间序列模型难以融合外部知识和多模态信息的问题,通过智能体自动生成上下文提示、增强数据质量,并基于增强后的数据做出更准确的预测。核心能力包括:基于 LLM 的上下文构建、数据增强策略、以及事件预测模块。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究时间序列与 LLM 结合方向的开发者参考。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 57
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队geon0325
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费信息。
访问状态
是否开源
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型aaai2025,large-language-models,time-series
GitHub 星标★ 57
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-05-21 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数7

使用教程

核心亮点

  • 创新性地将 LLM 智能体用于时间序列上下文建模,紧跟前沿
  • 代码开源,便于复现 AAAI 2025 论文实验
  • 提供数据增强模块,能提升小样本场景下的预测性能

不足之处

  • 项目早期,文档和示例可能不够完善
  • 依赖外部 LLM API,运行成本较高

适用场景

  • 金融时序事件预测(如股价波动)
  • 医疗健康监测中的异常事件预警
  • 工业设备故障预测与维护

替代项目

Time-LLM、Chronos、Autoformer

项目介绍

TimeCAP 是智能体领域的开源项目,由 geon0325 开发,2024 年首次发布。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 57。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-20。代码公开,可自行部署使用,无收费信息。

它主要面向的使用场景是:金融时序事件预测(如股价波动)。同类可对比的替代方案包括 Time-LLM、Chronos、Autoformer。

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