neuralforecast

neuralforecast是一个可扩展和用户友好的时间序列神经网络预测算法库。它提供了一套工具和算法，可以帮助用户进行时间序列数据的预测和分析。该库的作者是Nixtla。 这个库的设计目标是提供一种简单而强大的方法来进行时间序列预测，使用户能够轻松地应用神经网络算法进行预测任务。除了提供预测算法外，neuralforecast还具有可扩展性和用户友好性，使用户能够自定义和调整算法以适应各种时间序列数据的需求。 你可以在该库的文档中了解更多关于neuralforecast的详细信息和使用方法。

相关问题

NeuralForecast

NeuralForecast是一个基于N-BEATS模型的预测框架，用于处理长时间序列的预测问题。N-BEATS模型是一种用于时间序列预测的深度学习模型，而N-HiTS是对N-BEATS模型的扩展和改进。N-HiTS模型在预测准确度和计算效率方面有所提升，尤其在预测长时序情况下表现更好。以获取详细的论文内容和论文代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【论文阅读】2022 N-HiTS: Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting](https://blog.csdn.net/mataolc/article/details/129482497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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