BasicTS 公平、可扩展的时间序列预测基准与工具集，支持模型开发、训练与评估。 查看项目 STEP 利用长历史时间序列进行预训练，增强时空图神经网络的多变量时间序列预测能力。 查看项目 STID 基于时空身份信息的简洁、高效的多变量时间序列预测基线。 查看项目 D2STGNN 面向交通预测的解耦动态时空图神经网络，分别建模交通数据中的扩散信号与固有信号。 查看项目 BLAST 面向通用预测模型的时间序列预训练语料，通过均衡采样提升数据多样性。 查看项目 DailyArXiv arXiv 论文追踪工具。 查看项目