Сводка
Выбирает наиболее точное значение между несколькими результатами прогноза для каждого местоположения в кубе пространство-время. Таким образом вы можете использовать несколько инструментов из группы Прогнозирование временных рядов для одних и тех же временных рядов и выбрать наилучший прогноз для каждого местоположения.
Более подробно о работе инструмента Оценка прогнозов по местоположению
Иллюстрация
Использование
Все кубы пространство-время, указанные в параметре Входной куб пространство-время для прогноза, должны быть созданы с помощью группы инструментов Прогнозирование временных рядов с использованием одного и того же входного куба пространство-время.
Для каждого местоположения этот инструмент определяет метод прогнозирования, который дает наименьшее значение средней квадратической ошибки (RMSE). Это может привести к тому, что для соседних местоположений могут быть определены разные методы. Например, если ваши данные представляют ежегодную численность населения округов, то один из округов может использовать метод на основе леса, а два соседних - кривую Гомперса и метод сглаживания сезонной экспоненты. Подумайте, имеет ли смысл использовать разные методы прогноза с разными геометриями для разных местоположений, и определите, действительно ли выбор метода прогноза по местоположению дает заметное уменьшение RMSE прогноза или проверки в этих местоположениях.. Если использование одинакового метода для каждого местоположения дает достаточно точный результат по сравнению с разными методами для каждой локации, то принцип скупости гласит, что предпочтителен единый метод прогноза для всех местоположений.
Выходные объекты будут добавлены на панель Содержание с отрисовкой на основе финального предсказанного временного шага для выбранного метода в каждой локации.
-
Этот инструмент создает сообщения геообработки и интерактивные диаграммы во всплывающих окнах, которые помогут вам понять и визуализировать результаты. Эти сообщения содержат информацию о структуре пространственно-временного куба, суммарной статистике значений RMSE и суммирует количество местоположений для каждого из методов прогноза. При щелчке на объекте с помощью инструмента Исследовать на панели Всплывающее окно будет показана линейная диаграмма со значениями куба пространство-время и предсказанными значениями для каждого метода прогноза. На графике будет подсвечен метод прогноза, выбранный для каждой локации.
Методы прогнозирования, созданные с помощью инструмента Прогнозирование на основе леса, обычно лучше всего подходят для временных рядов местоположения, но зачастую не предсказывают будущие значения точнее, чем другие методы. Если любые из входных кубов пространство-время представляют собой метод на основе леса, рекомендуется оставить отмеченным параметр Оценить, используя результаты проверки.
Если любые из входных прогнозных кубов пространство-время прогнозируют количество будущих временных шагов, отличное от другого куба, результат будет содержать прогноз для наименьшего количества временных шагов между ними. Например, если указаны два куба пространство-время, где первый предсказывает три временных шага, а второй - пять временных шагов, то Выходные объекты и Выходной куб пространство-время будут предсказывать три будущих временных шага.
Если не отмечен параметр Оценить, используя результаты проверки, то между выбранным методом и всеми другими методами в каждом местоположении выполняется тест Diebold-Mariano (DM) или Harvey, Leybourne и Newbold (HLN). Эти тесты определяют, будет ли выбранный метод давать существенно большую точность для временных рядов по сравнению с методами, которые не были выбраны.
Более подробно о тесте HLN для эквивалентной точности прогнозов
Кубы пространство-время, указанные в параметре Входные прогнозированные кубы пространство-время, не могут использоваться в качестве промежуточных переменных данных в ModelBuilder, если они еще не сохранены в виде файлов netCDF. Если какой-либо из кубов пространство-время создан в модели, но еще не существует в виде файлов, необходимо запустить каждый инструмент в ModelBuilder перед запуском всей модели.
Синтаксис
EvaluateForecastsByLocation(in_cubes, output_features, {output_cube}, {evaluate_using_validation_results})| Parameter | Объяснение | Тип данных |
in_cubes [in_cubes,...] | Входные кубы пространство-время, которые содержат прогнозы для сравнения. Для того, чтобы их можно было сравнить, все кубы прогнозов должны быть созданы на основе одних и тех же исходных данных временных рядов. | File |
output_features | Новый выходной класс объектов, представляющий местоположения в кубе пространство-время и поля, содержащие предсказанные значения выбранного метода для каждого из местоположений. Всплывающие окна объектов показывают диаграммы с исходными данными временных рядов и прогнозами по всем методам. | Feature Class |
output_cube (Дополнительный) | Выходной куб пространство-время (файл .nc), содержащий исходные данных временных рядов с выбранным методов прогнозирования в каждой локации. Можно использовать инструмент Визуализировать куб пространство-время 3D, чтобы одновременно просмотреть исходное и предсказанное значения. | File |
evaluate_using_validation_results (Дополнительный) | Определяет, как был выбран метод прогнозирования для местоположения: на основе наименьшей RMSE проверки или наименьшей RMSE прогноза.
| Boolean |
Пример кода
Следующий скрипт Python, демонстрирующий выполнение функции EvaluateForecastsByLocation:
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Analysis"
# Compare and merge three forecasts from three forecasts.
arcpy.stpm.EvaluateForecastsByLocation("CurveFit.nc;ExpSmooth.nc;ForestBased.nc",
"Analysis.gdb/Forecasts",
"outEvaluate.nc","USE_VALIDATION")Следующий скрипт Python, демонстрирующий использование функции EvaluateForecastsByLocation для прогноза численности населения:
# Compare and merge three forecasts
# Import system modules
import arcpy
# Set property to overwrite existing output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Set workspace
workspace = r"C:\Analysis"
arcpy.env.workspace = workspace
# Run tool
arcpy.stpm.EvaluateForecastsByLocation(["CurveFit.nc", "ExpSmooth.nc", "ForestBased.nc"],
"Analysis.gdb/Forecasts", "outEvaluate.nc",
"USE_VALIDATION")Environments
Информация о лицензиях
- Basic: Да
- Standard: Да
- Advanced: Да
Связанные разделы
- Обзор набора инструментов Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей
- Обзор группы инструментов Временные ряды прогнозирования
- Прогнозирование подгонки кривой
- Прогноз экспоненциального сглаживания
- Прогноз на основе леса
- Как работает Оценка прогнозов по местоположению
- Поиск инструмента геообработки