time-series-ptms

一站式复现和对比时间序列预训练模型,加速研究落地

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 15 🐛 待处理 2 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 230
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码免费,可自行部署使用。

项目预览

time-series-ptms 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队qianlima-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,classification,forecasting,foundation-models,pre-training,time-series
GitHub 星标★ 230
上线时间2022-03-31 00:00:00
代码更新2024-10-07
仓库体积152.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个时间序列预训练模型(PTMs)的官方实现代码库,对应TKDE-24论文《A Survey on Time-Series Pre-Trained Models》。项目旨在系统梳理和复现时间序列领域的主流预训练模型,解决该领域模型分散、复现成本高、对比困难的问题。核心能力包括:提供统一接口加载多种预训练模型(如PatchTST、TimesNet等),支持模型微调与评估,附带论文中使用的基准数据集和实验配置。通过该库,研究者可以快速对比不同PTMs在预测、分类等任务上的性能,降低入门门槛,促进时间序列预训练模型的标准化研究和应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 230

核心亮点

  • 官方论文配套代码,模型实现经过验证,可靠性高
  • 统一封装多种主流PTMs,降低对比实验的工程成本
  • 提供基准数据集和实验配置,便于快速复现论文结果

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚不完善
  • 模型覆盖范围可能有限,未包含所有最新PTMs

适用场景

  • 学术研究:对比不同时间序列预训练模型的性能
  • 工业选型:评估PTMs在特定业务预测任务上的适用性
  • 教学入门:学习时间序列预训练模型的标准实现

替代项目

Time-Series-Library、Autoformer、Informer

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