時系列モデルを使用した予測 (Forecast Using Time Series Model) (GeoAI)

サマリー

[時系列予測モデルのトレーニング (Train Time Series Forecasting Model)] でトレーニングされたディープ ラーニング ベースの時系列予測モデルを使用して時空間キューブの各位置の値を予測します。

使用法

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力時系列データ

将来の時間ステップを予測するために使用する変数を含む netCDF キューブ。 このファイルは、.nc ファイル拡張子が付加され、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツール、[定義済みのロケーションから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)] ツール、または [多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube from Multidimensional Raster Layer)] ツールで作成されている必要があります。

File
モデル定義

予測の実行に使用されるトレーニング済みディープ ラーニング モデル ファイル (.dlpk または .emd)。 [時系列予測モデルのトレーニング (Train Time Series Forecasting Model)] ツールを使用してモデルをトレーニングできます。

File
出力フィーチャ

時空間キューブ内のすべてのロケーションの出力フィーチャクラスで、予測される値がフィールドとして格納されます。 レイヤーには最終的な時間ステップの予測が表示され、時系列と、各場所の予測を示すポップアップ チャートが含まれます。

Feature Class
予測する時間ステップ数

解析変数の予測に使用される、時間ステップ数を指定する正の整数。 デフォルト値は 2 です。 この値は、入力時空間キューブの合計時間ステップ数の 50% より大きくできません。

Long
説明変数の照合
(オプション)

予測セットからトレーニング セットへのフィールド名のマッピング。 このパラメーターは、トレーニング セットと予測セットのフィールド名が異なる場合に使用します。 値は、入力時系列データのフィールド名と一致する予測データセット内のフィールド名です。

Value Table

arcpy.geoai.ForecastUsingTimeSeriesModel(in_cube, in_model_definition, out_features, number_of_timesteps_to_forecast, {match_explanatory_variables})
名前説明データ タイプ
in_cube

将来の時間ステップを予測するために使用する変数を含む netCDF キューブ。 このファイルは、.nc ファイル拡張子が付加され、[ポイントの集約による時空間キューブの作成 (Create Space Time Cube By Aggregating Points)] ツール、[定義済みのロケーションから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube From Defined Locations)] ツール、または [多次元ラスター レイヤーから時空間キューブを作成 (Create Space Time Cube from Multidimensional Raster Layer)] ツールで作成されている必要があります。

File
in_model_definition

予測の実行に使用されるトレーニング済みディープ ラーニング モデル ファイル (.dlpk または .emd)。 [時系列予測モデルのトレーニング (Train Time Series Forecasting Model)] ツールを使用してモデルをトレーニングできます。

File
out_features

時空間キューブ内のすべてのロケーションの出力フィーチャクラスで、予測される値がフィールドとして格納されます。 レイヤーには最終的な時間ステップの予測が表示され、時系列と、各場所の予測を示すポップアップ チャートが含まれます。

Feature Class
number_of_timesteps_to_forecast

解析変数の予測に使用される、時間ステップ数を指定する正の整数。 デフォルト値は 2 です。 この値は、入力時空間キューブの合計時間ステップ数の 50% より大きくできません。

Long
match_explanatory_variables
[match_explanatory_variables,...]
(オプション)

予測セットからトレーニング セットへのフィールド名のマッピング。 このパラメーターは、トレーニング セットと予測セットのフィールド名が異なる場合に使用します。 値は、入力時系列データのフィールド名と一致する予測データセット内のフィールド名です。

Value Table

コードのサンプル

ForecastUsingTimeSeriesModel (スタンドアロン スクリプト)

この例では、ForecastUsingTimeSeriesModel 関数を使用する方法を示します。


# Description: Forecast a time series model on space-time cube data with the trained model 
#              obtained by the TrainTimeSeriesForecastingModel function.

# Import system modules
import arcpy
import os

# Set local variables
datapath  = "path_to_data_for_forecasting" 
out_path = "path_to_gdb_for_forecasting"

model_path = os.path.join(out_path, "model.dlpk")
in_cube = os.path.join(datapath, "test_data")
output_features = os.path.join(out_path, "forecasted_feature.gdb", "forecasted")

# Run Forecast Using Time Series Model 
r = arcpy.geoai.ForecastUsingTimeSeriesModel(
    in_cube,
    model_path,
    output_features,
    number_of_timesteps_to_forecast=2,
    match_explanatory_variables=None
)

ライセンス情報

  • Basic: No
  • Standard: No
  • Advanced: Yes

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