时间序列预测模型顶会论文资源汇总（2022.04.04更新）

包含时间序列预测，时间序列分类，时间序列异常检测，时空预测，时序推荐等领域的热门模型，以及Transformer应用于时间序列分析的变体和优化。

博文地址：【时序】时间/时空序列分类/预测/异常检测模型顶会论文资源汇总
Github仓库地址：https://github.com/datamonday/TimeSeriesMoonlightBox

教程汇总与源码获取（2021）

发布该篇博客之后，从去年至今收到了很多私信询问如何入门时间序列分析以及源码，今天终于有时间把过去一年中所学习的知识点和踩过的坑做个梳理，仅供参考，并将总结后的教程和源码，放到GitHub。主要包括以下部分：1）Python；2）TensorFlow/Keras；3）时间序列分析入门教程；4）CNN；5）LSTM；6）时序分类；7）时序预测；8）注意力机制。

Github：https://github.com/datamonday/Time-Series-Analysis-Tutorial，欢迎Star，Fork！持续更新中 ⏰

其它仓库：

PythonTricks：Python进阶知识点总结。
CPP-Learning：C/C++及CS知识点总结。
ROS-Learning：机器人操作系统相关知识总结（Linux + Git + Vim + ROS）。
ML-Algorithm-Source-Code：机器学习常用算法源码实现。
CV-Learning：计算机视觉相关算法及论文总结。
CG-Learning：计算机图形学相关知识总结。
NeuroComputing：神经计算与脑机接口相关知识总结。
EDA-Beginner：电子设计自动化相关知识总结。
FR-AttSys：人脸识别考勤系统设计。
MDRL-Notes：机器学习、深度学习、强化学习算法相关知识总结。

前言

⏱最一段时间都在学习时间序列预测和时间序列分类相关的知识，一开始拿到任务感觉无从下手，论文看不懂，代码不会写。经过近三个月的摸索，也算是入门的小白了，这篇博文算是个人经过踩坑，去粗取精之后的经验总结。通过4篇博客、9篇论文、32篇实战教程，梳理出了一套系统化的时间序列预测和时间序列分类任务的入门指南。文中提及的博客论文和教程全部内容字数大约在50万字到100万字之间。既是对这段时间所学知识的梳理总结，也希望给有需要的同学提供帮助。水平有限，如有问题欢迎指出，谢谢。

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