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注重多元时间序列的LSTM自动编码器 该存储库包含用于多变量时间序列预测的自动编码器。 它具有描述的两种注意力机制，并且受启发。 下载和依赖项 要克隆存储库，请运行： git clone https://github.com/JulesBelveze/time-series-autoencoder.git 要安装所有必需的依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt 用法 python main.py [-h] [--batch-size BATCH_SIZE] [--output-size OUTPUT_SIZE] [--label-col LABEL_COL] [--input-att INPUT_ATT] [--temporal-att TEMPORAL_ATT] [--seq-le

描述 根据论文，我有Keras的开放源代码XinLi,LidongBing,WaiLam and BeiShi. A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction layer_definition 这部分包括编写自己的图层。 双重注意 这部分包括数据的预处理，模型的构建和模型的训练。 数据 从（ ）下载

拱 用Python编写的自回归条件异方差（ARCH）和其他用于金融计量经济学的工具（使用Cython和/或Numba来提高性能） 公制 最新发布的 持续集成 覆盖范围 代码质量 引文 文献资料 模块内容 Python 3 arch仅适用于Python 3。 4.8版是支持Python 2.7的最终版本。 文献资料 已发布的文档位于。 master分支的最新文档托管在。 有关ARCH的更多信息 有关ARCH和相关模型的更多信息，请参见的注释和研究。 贡献 欢迎捐款。 在许多层面上都有贡献的机会： 实施新的波动率过程，例如，FIGARCH 改善不清楚或有错字的文档字符串 提供示例，最好以IPython笔记本的形式提供 例子 波动率建模 均值模型 恒定均值 异构自回归（HAR） 自回归（AR） 零均值 有和没有外源回归模型 波动率模型 拱 GARCH 搜寻 爱格 EWMA /风险指标 发行版 正常 学生的T 广义误差分布 有关更完整的概述，请参见“ ”。 import datetime as dt import pandas_datareader . data

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季节性：与X-13ARIMA-SEATS的R接口

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Seglearn Seglearn是用于机器学习时间序列或序列的python软件包。 它提供了用于分割，特征提取，特征处理和最终估计器的集成管道。 Seglearn提供了一种灵活的方法来处理多元时间序列和相关的上下文（元）数据，以进行分类，回归和预测问题。 提供了使用经典机器学习和深度学习模型的学习时间序列的支持和示例。 它与兼容。 文献资料 安装文档，API文档和示例可在找到。 依存关系 seglearn经过测试可在Python 3.5下工作。 依赖关系要求基于最新的scikit-learn版本： scipy（> = 0.17.0） numpy（> = 1.11.0） scikit学习（> = 0.21.3） 此外，要运行示例，您需要： matplotlib（> = 2.0.0） 神经网络示例的keras（> = 2.1.4） 大熊猫 为了运行测试用例，您需要： pyt