時系列予測ツールセットのツールを使用すると、時空間キューブの将来の値を予測および推測し、時空間キューブ内の各位置でさまざまな予測モデルを評価および比較することができます。単純なカーブ フィット、指数平滑法、フォレストベースの手法を含む、さまざまな時系列予測モデルを使用できます。
| ツール | 説明 |
|---|---|
カーブ フィットを使用して時空間キューブの各場所における将来の値を予測します。 | |
時空間キューブの各位置に対して、複数の予測結果から最も正確な予測を選択します。このツールを使用すると、時系列予測ツールセット内の複数のツールを同じ時系列データで使用し、各位置に対して最適な予測を選択できます。 | |
Holt-Winters 指数平滑法を使用し、各場所のキューブの時系列を季節的とトレンドの成分に分解して、時空間キューブの各場所における将来の値を予測します。 | |
Leo Breiman のランダム フォレスト アルゴリズムを転用して、時空間キューブの各位置の未来値を予測します。フォレスト回帰モデルは、時空間キューブの各位置でタイム ウィンドウを使用してトレーニングされます。 |
参考資料
https://www.esriurl.com/spatialstats には、空間統計ツールの使用に役立つ次のようなリソースのリストが示されています。
- チュートリアル
- ビデオ
- 無料の Web セミナー
- 書籍、記事、およびホワイト ペーパー
- サンプル スクリプト、ケース スタディ、Learn ArcGIS レッスン