Étiquette | Explication | Type de données |
Données de série chronologique en entrée | Cube netCDF contenant la variable à utiliser afin de prévoir pour les intervalles temporels futurs. Ce fichier doit comporter l’extension .nc et avoir été créé à l’aide de l’outil Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points, Créer un cube spatio-temporel à partir d’emplacements définis ou Créer un cube spatio-temporel à partir d’une couche raster multidimensionnelle. | File |
Modèle en sortie | Emplacement du dossier en sortie qui stocke le modèle entraîné. Le modèle entraîné est enregistré en tant que fichier de paquetage de Deep Learning (.dlpk). | Folder |
Variable d’analyse | La variable numérique dans le jeu de données à prévoir pour les intervalles temporels futurs. | String |
Longueur de séquence | Le nombre d’intervalles temporels précédents allant être utilisés lors de l’entraînement du modèle. Si les données contiennent la saisonnalité (cycles répétés), indiquez la longueur correspondant à une saison.
| Long |
Variables d’entraînement explicatives (Facultatif) | Les variables indépendantes des données à utiliser pour entraîner le modèle. Cochez la case Catégoriel des variables qui représentent des classes ou des catégories. | Value Table |
Nombre maximal d’époques (Facultatif) | Nombre maximal d’époques pour lesquelles le modèle est entraîné. La valeur par défaut est 20. | Long |
Nombre d’intervalles temporels à exclure pour la validation (Facultatif) | Le nombre d’intervalles temporels allant être exclus pour la validation. Par exemple, si la valeur 14 est spécifiée, les 14 dernières lignes du bloc de données sont utilisées en tant que données de validation. La valeur par défaut est 10 pour cent du nombre total d’intervalles temporels. Dans l’idéal, elle ne doit pas être inférieure à 5 pour cent du nombre total d’intervalles temporels dans le cube temporel en entrée.
| Long |
Type de modèle (Facultatif) | Spécifie l’architecture de modèle à utiliser pour entraîner le modèle.
| String |
Taille de lot (Facultatif) | Le nombre d’échantillons d’entraînement qui seront traités en une fois. La valeur par défaut est 64. Selon l’unité de traitement graphique de l’ordinateur, cette valeur peut être redéfinie sur 8, 16, 32, 64, et ainsi de suite. | Long |
Arguments du modèle (Facultatif) | Les arguments supplémentaires du modèle allant être utilisés spécifiques à chaque modèle. Ces arguments peuvent être utilisés pour ajuster la complexité et la taille du modèle. Reportez-vous à la section Fonctionnement des modèles de prévision de séries chronologiques pour comprendre l’architecture de modèle ainsi que les arguments de modèle pris en charge et leurs valeurs par défaut. | Value Table |
Arrêter l’entraînement lorsque le modèle ne s’améliore plus (Facultatif) | Indique si l’entraînement du modèle doit ou non s’arrêter lorsque la perte de validation n’enregistre aucune amélioration après cinq époques consécutives.
| Boolean |
Classe d’entités en sortie (Facultatif) | Classe d’entités en sortie de tous les emplacements du cube spatio-temporel avec les valeurs prévues stockées sous forme de champs. La classe d’entités sera créée à l’aide de la prévision du modèle entraîné sur le jeu de données de validation. La sortie affiche la prévision de l’intervalle temporel final et contient des diagrammes contextuels illustrant la prévision de séries chronologiques sur le jeu de validation. | Feature Class |
Cube en sortie (Facultatif) | Cube spatio-temporel en sortie (fichier .nc) contenant les valeurs du cube spatio-temporel en entrée, dans lesquelles les valeurs prévues des intervalles de validation correspondants ont été remplacées. | File |
En plusieurs étapes (Facultatif) | Indique si une approche en plusieurs étapes ou à étape unique est utilisée pour entraîner le modèle de prévision de séries chronologiques multivariées.
| Boolean |
Sortie obtenue
Étiquette | Explication | Type de données |
Fichier de modèle en sortie | Le modèle entraîné est enregistré en tant que fichier de paquetage de Deep Learning (.dlpk) dans le dossier de modèle en sortie. | File |