Les outils du jeu d’outils Prévision de séries chronologiques vous permettent de prévoir et estimer les valeurs futures d’un cube spatio-temporel, ainsi que d’évaluer et de comparer différents modèles de prévision à chaque emplacement dans un cube spatio-temporel. Plusieurs modèles de prévision de séries chronologiques sont disponibles, y compris l’ajustement des courbes simples, le lissage exponentiel et une méthode basée sur une forêt.
| Outil | Description |
|---|---|
Prévoit les valeurs futures de chaque emplacement d’un cube spatio-temporel à l’aide de l’ajustement des courbes. | |
Sélectionne le résultat le plus précis pour chaque emplacement d’un cube spatio-temporel, parmi plusieurs résultats de prévision. Cela vous permet d’utiliser plusieurs outils du jeu d’outils Prévision de séries chronologiques avec les mêmes données de séries chronologiques, et de sélectionner la meilleure prévision pour chaque emplacement. | |
Prévoit les valeurs futures de chaque emplacement d’un cube spatio-temporel à l’aide de la méthode de lissage exponentiel Holt-Winters, en décomposant la série chronologique au niveau de chaque cube d’emplacement en composants saisonniers et de tendance | |
Prévoit les futures valeurs de chaque emplacement d’un cube spatio-temporel en utilisant une adaptation de l’algorithme de forêt aléatoire de Leo Breiman. Le modèle de régression basé sur une forêt est entraîné à l’aide de fenêtres horaires définies à chaque emplacement du cube spatio-temporel. |
Ressources supplémentaires
La page https://www.esriurl.com/spatialstats contient une liste de ressources qui vous aident à utiliser les outils de statistiques spatiales :
- Didacticiels
- Vidéos
- Séminaires Web gratuits
- Livres, articles et livres blancs
- Exemples de scripts, études de cas et leçons d’apprentissage
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