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

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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、ワンステップ予測では、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。複数ステップ予測では、[時系列予測モデルのトレーニング (Train Time Series Forecasting Model)] ツールの [シーケンス長] パラメーター値の 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
出力キューブ
(オプション)

入力時空間キューブの値を含み、予測された時間ステップが追加された、出力時空間キューブ (.nc ファイル)。 [時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)] ツールを使用して、観測および予測されたすべての値を同時に参照できます。

File
外れ値オプション
(オプション)

統計的に有意な時系列外れ値が特定されるかどうかを指定します。

  • なし外れ値は特定されません。 これがデフォルトです。
  • 外れ値の特定一般化 ESD 検定を使用して、外れ値が特定されます。
String
信頼度
(オプション)

時系列外れ値のテストで使用する信頼度を指定します。

  • 90%テストの信頼度は 90 パーセントになります。 これがデフォルトです。
  • 95%テストの信頼度は 95 パーセントになります。
  • 99%テストの信頼度は 99 パーセントになります。
String
外れ値の最大数

各場所で外れ値を宣言できる時間ステップの最大数。 デフォルト値は、入力時空間キューブの時間ステップ数の 5 パーセント (端数切り捨て) に相当します (1 以上の値が必ず使用されます)。 この値は、時間ステップ数の 20 パーセントを超えることはできません。

Long

ライセンス情報

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

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