Zusammenfassung
Führt eine Vorhersage zukünftiger Werte für jede Position eines Raum-Zeit-Würfels mithilfe der exponentiellen Glättungsmethode nach Holt-Winters durch, indem die Zeitserie bei jedem Positionswürfel in saisonale und Trendkomponenten zerlegt wird.
Weitere Informationen zur Funktionsweise von exponentiell geglätteten Vorhersagen
Abbildung
Verwendung
Dieses Werkzeug akzeptiert netCDF-Dateien, die mit dem Werkzeug Raum-Zeit-Würfel durch Aggregieren von Punkten erstellen, mit dem Werkzeug Raum-Zeit-Würfel aus definierten Features erstellen und mit dem Werkzeug Raum-Zeit-Würfel aus multidimensionalem Raster-Layer erstellen erstellt wurden.
Verglichen mit anderen Vorhersagewerkzeugen im Toolset Zeitserienvorhersage empfiehlt sich dieses Werkzeug für Daten, die moderate Trends und ein ausgeprägtes saisonales Verhalten aufweisen. Das exponentielle Glättungsmodell setzt voraus, dass das saisonale Verhalten und der Trend getrennt werden können. Es ist also besonders für Daten wirkungsvoll, deren Trend sich allmählich ändert und im Zeitverlauf einem einheitlichen saisonalen Muster folgt.
Mit dem Werkzeug Vorhersagen nach Position auswerten können mehrere vorhergesagte Raum-Zeit-Würfel verglichen und zusammengeführt werden. Auf diese Weise können Sie mit unterschiedlichen Vorhersagewerkzeugen und -parametern mehrere Vorhersagewürfel erstellen. Das Werkzeug ermittelt dann mit dem Vorhersage-RMSE (Root Mean Square Error) oder dem Validierungs-RMSE die beste Vorhersage für jeden Position.
Für jede Position im Eingabe-Raum-Zeit-Würfel erstellt das Werkzeug zwei Modelle für unterschiedliche Zwecke.
- Vorhersagemodell: Dieses Modell wird für die Vorhersage zukünftiger Werte des Raum-Zeit-Würfels verwendet, indem eine exponentielle Glättung der Werte der Zeitserie durchgeführt und diese Glättung auf zukünftige Zeitintervalle ausgeweitet wird. Die Eignung des Vorhersagemodell für die Werte des Raum-Zeit-Würfels wird mit dem Vorhersage-RMSE-Wert gemessen.
- Validierungsmodell: Mit diesem Modell wird das Vorhersagemodell validiert und getestet, wie genau es zukünftige Werte vorhersagen kann. Wenn eine Zahl größer als 0 für den Parameter Für die Validierung auszuschließende Anzahl an Zeitintervallen angegeben wird, wird dieses Modell an Zeitintervalle angepasst, die nicht ausgeschlossen wurden, und es wird verwendet, um die Werte der ausgeschlossenen Zeitintervalle vorherzusagen. So können Sie erkennen, wie gut das Modell zukünftige Werte vorhersagen kann. Die Übereinstimmung der vorhergesagten Werte mit den ausgeschlossenen Werten wird mit dem Validierungs-RMSE-Wert gemessen.
Weitere Informationen zu Vorhersagemodell, Validierungsmodell und RMSE-Statistiken
Die Ausgabe-Features werden dem Bereich Inhalt hinzugefügt, wobei das Rendering auf dem letzten vorhergesagten Zeitintervall basiert.
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Das Werkzeug erstellt Geoverarbeitungsmeldungen und Pop-up-Diagramme, damit Sie die Ergebnisse der Vorhersage leichter verstehen und visualisieren können. Die Meldungen enthalten Informationen über die Struktur des Raum-Zeit-Würfels und Summenstatistiken der RMSE-Werte und Saisonlängen. Wenn Sie mit dem Navigationswerkzeug Erkunden auf ein Feature klicken, wird im Bereich Pop-up ein Liniendiagramm mit den Werten des Raum-Zeit-Würfels, den angepassten Forest-Werten, den vorhergesagten Werten und den Konfidenzgrenzen für diese Position angezeigt.
Die Entscheidung über die Anzahl der Zeitintervalle, die für die Validierung ausgeschlossen werden sollen, ist wichtig. Je mehr Zeitintervalle ausgeschlossen werden, desto weniger stehen für die Schätzung des Validierungsmodell zur Verfügung. Wenn jedoch zu wenige Zeitintervalle ausgeschlossen werden, wird der Validierungs-RMSE mit einer geringen Datenmenge geschätzt und kann irreführend sein. Sie sollten so viele Zeitintervalle wie möglich ausschließen und gleichzeitig ausreichend Zeitintervalle behalten, um das Validierungsmodell zu schätzen. Es empfiehlt sich außerdem, mindestens so viele Zeitintervalle für die Validierung zurückzuhalten, wie vorhergesagt werden sollen, sofern der Raum-Zeit-Würfel eine entsprechende Anzahl an Zeitintervallen aufweist.
Dieses Werkzeug setzt voraus, dass alle Komponenten des exponentiellen Glättungsmodells additiv und linear sind. Es wird immer ein gedämpfter Trend verwendet. Additive Saisonalität wird unterstützt, ist aber nicht erforderlich. Für Residuen des Modells wird angenommen, dass sie additiv und normal verteilt sind und zur Berechnung von Konfidenzintervallen verwendet werden.
Weitere Informationen über die Komponenten des exponentiellen Glättungsmodells
Syntax
ExponentialSmoothingForecast(in_cube, analysis_variable, output_features, {output_cube}, {number_of_time_steps_to_forecast}, season_length, {number_for_validation})| Parameter | Erklärung | Datentyp |
in_cube | Der NetCDF-Würfel, der die Variable enthält, die Sie für zukünftige Zeitintervalle vorhersagen möchten. Diese Datei muss eine .nc-Dateierweiterung aufweisen und mit den Werkzeugen Raum-Zeit-Würfel durch Aggregieren von Punkten erstellen, Raum-Zeit-Würfel aus definierten Positionen erstellen oder Raum-Zeit-Würfel aus multidimensionalem Raster-Layer erstellen erstellt worden sein. | File |
analysis_variable | Die numerische Variable in der NetCDF-Datei, die für zukünftige Zeitintervalle vorhergesagt wird. | String |
output_features | Die Ausgabe-Feature-Class von allen Positionen im Raum-Zeit-Würfel mit vorhergesagten Werten, die als Felder gespeichert werden. Der Layer zeigt die Vorhersage für das letzte Zeitintervall an und enthält Pop-up-Diagramme, die die Zeitserie, Vorhersagen und 90-Prozent-Konfidenzgrenzen für jede Position enthalten. | Feature Class |
output_cube (optional) | Ein neuer Raum-Zeit-Würfel (.nc-Datei), der die Werte des Eingabe-Raum-Zeit-Würfels mit den angehängten vorhergesagten Zeitintervallen enthält. Das Werkzeug Raum-Zeit-Würfel in 3D visualisieren kann verwendet werden, um alle beobachteten und vorhergesagten Werte gleichzeitig zu sehen. | File |
number_of_time_steps_to_forecast (optional) | Eine positive ganze Zahl, mit der die Anzahl an Zeitintervallen für die Vorhersage angegeben wird. Dieser Wert darf nicht mehr als 50 Prozent aller Zeitintervalle im Eingabe-Raum-Zeit-Würfel betragen. Der Standardwert ist ein Zeitintervall. | Long |
season_length | Die Anzahl der Zeitschritte, die einer Saison entsprechen, für jede Position. Wenn es in Ihren Daten mehrere Saisons gibt, sollten Sie die längste Saison verwenden, um ein möglichst zuverlässiges Ergebnis zu erhalten. Wird kein Wert angegeben, wird vom Werkzeug für jede Position eine Saisonlänge mithilfe einer spektralen Dichtefunktion geschätzt. | Long |
number_for_validation (optional) | Die Anzahl an Zeitintervallen am Ende jeder Zeitserie, die für die Validierung ausgeschlossen wird. Der Standardwert ist 10 Prozent (abgerundet) der Anzahl an Eingabe-Zeitintervallen. Der Wert darf nicht größer als 25 Prozent der Anzahl an Zeitintervallen sein. Geben Sie den Wert 0 an, um keine Zeitintervalle auszuschließen. | Long |
Codebeispiel
Das folgende Python-Skript veranschaulicht die Verwendung des Werkzeugs ExponentialSmoothingForecast:
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Analysis"
# Forecast four time steps using exponential smoothing.
arcpy.stpm.ExponentialSmoothingForecast("Temperature.nc","Temp_NONE_ZEROS",
"Analysis.gdb/Forecasts",
"outForecastCube.nc", 4, 2, 5)Das folgende Python-Skript veranschaulicht die Verwendung des Werkzeugs ExponentialSmoothingForecast zur Vorhersage der Temperatur:
# Forecast temperature using exponential smoothing.
# Import system modules.
import arcpy
# Set property to overwrite existing output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Set workspace.
workspace = r"C:\Analysis"
arcpy.env.workspace = workspace
# Forecast three time steps.
arcpy.stpm.ExponentialSmoothingForecast("Temperature.nc","Temp_NONE_ZEROS",
"Analysis.gdb/Forecasts",
"outForecastCube.nc", 3, 2, 5)
12345678901234567890123456789012345671234567890123456789012345678901234567890890
# Create a feature class visualizing the forecasts.
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D("outForecastCube.nc", "Temp_NONE_ZEROS",
"VALUE", "Analysis.gdb/ForecastsFC")Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Ja
- Standard: Ja
- Advanced: Ja