Прогноз экспоненциального сглаживания (Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей)

Краткая информация

Прогнозирует значения каждого местоположения куба пространства-времени с помощью метода экспоненциального сглаживания Хольта-Винтерса путем разложения временного ряда в каждом кубе местоположения на сезонные компоненты и компоненты тренда.

Более подробно о том, как работает инструмент Прогноз экспоненциального сглаживания

Иллюстрация

Иллюстрация инструмента прогнозирования экспоненциальным сглаживанием
Инструмент прогнозирования экспоненциальным сглаживанием используется для прогнозирования значений будущих временных шагов.

Использование

  • Этот инструмент поддерживает файлы netCDF, созданные инструментами Создать куб Пространство-Время по агрегации точек, Создать куб Пространство-Время из указанных местоположений и Создать куб Пространство-Время из многомерного растрового слоя.

  • По сравнению с другими инструментами прогнозирования в наборе инструментов Прогнозирование временных рядов, этот инструмент рекомендуется для данных с умеренными трендами и сильным сезонным поведением. При использовании модели экспоненциального сглаживания предполагается, что сезонное поведение и тренд можно разделить, поэтому модель наиболее эффективна для данных с трендом, который изменяется постепенно и следует последовательным сезонным моделям с течением времени.

  • Несколько предсказанных кубов пространство-время можно сравнить и выполнить их слияние с помощью инструмента Оценить прогнозы по местоположению. Это позволит создавать несколько прогнозных кубов с использованием различных инструментов и параметров прогнозирования, а инструмент будет определять наилучший прогноз для каждого местоположения, используя для прогноза Среднеквадратичную ошибку (RMSE), либо Проверку RMSE.

  • Для каждого места в параметре Входной куб Пространство-Время инструмент строит две модели, которые служат разным целям.

    • Модель прогноза - эта модель используется для прогнозирования значений пространственно-временного куба путем экспоненциального сглаживания значений временного ряда и распространения этого сглаживания на будущие временные шаги. Подгонка прогнозной модели к значениям куба пространство-время измеряется прогнозным значением RMSE.
    • Модель проверки - эта модель используется для проверки модели прогноза и проверки того, насколько точно она может прогнозировать значения. Если для параметра Число временных шагов, исключаемых для проверки указано число больше 0, эта модель строится с использованием включенных временных шагов и используется для прогнозирования значений временных шагов, которые были исключены. Это позволяет увидеть, насколько хорошо модель может прогнозировать значения. Подгонка прогнозных значений к исключенным значениям измеряется Проверкой RMSE.

    Более подробно о прогнозной модели, модели проверки и статистике RMSE

  • Значения параметра Выходные объекты будут добавлены на панель Содержание с отображением, основанным на конечном прогнозируемом временном шаге.

  • Этот инструмент создает сообщения геообработки и всплывающие диаграммы, чтобы помочь вам понять и визуализировать результаты прогноза. Сообщения содержат информацию о структуре куба Пространство-Время и сводную статистику значений RMSE и длин сезонов. Если щелкнуть по объекту с помощью инструмента навигации Исследовать, отображается линейная диаграмма во всплывающей панели, которая показывает значения куба Пространство-Время, соответствующие значения леса, прогнозные значения и допустимые границы для этого местоположения.

  • Параметр Опция выброса может использоваться для определения статистически значимых выбросов в значениях временных рядов в каждом местоположении.

    Более подробно об определении выбросов во временных рядах

  • Решение о том, сколько временных шагов следует исключить для проверки, является важным выбором. Чем больше временных шагов исключается, тем меньше временных шагов остается для определения модели проверки. Однако если исключить слишком мало временных шагов, то Проверка RMSE будет оцениваться с использованием небольшого объема данных и может выдать результат, вводящий в заблуждение. Рекомендуется исключить как можно больше временных шагов при сохранении достаточного их количества для оценки модели проверки. Также предполагается, что вы удерживаете по крайней мере такое количество временных шагов для проверки, которое равно количеству временных шагов, которые вы собираетесь спрогнозировать, если ваш куб пространство-время имеет достаточно временных шагов, чтобы позволить это.

  • Модель экспоненциального сглаживания предполагает, что все компоненты аддитивны и линейны. Всегда используется затухающий тренд, и аддитивная сезонность поддерживается, но не требуется. Доверительные интервалы строятся исходя из предположения, что остатки аддитивны и нормально распределены.

    Более подробно о компонентах модели экспоненциального сглаживания

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входной куб Пространство-Время

Куб netCDF, содержащий переменную, которую вы хотите спрогнозировать на будущие временные шаги. Файл должен быть с расширением .nc, и должен быть создан инструментами Создать куб пространство-время по агрегации точек, Создать куб пространство-время из указанных местоположений или Создать куб пространство-время из многомерного растрового слоя.

File
Переменная анализа

Числовая переменная в файле netCDF, которая будет прогнозироваться на будущие временные шаги.

String
Выходные объекты

Выходной класс объектов, содержащий все местоположения куба пространства-времени с прогнозируемыми значениями, хранящимися в виде полей. Слой отображает прогноз для последнего временного шага и содержит всплывающие диаграммы, показывающие временные ряды, прогнозы и 90-процентные допустимые границы для каждого местоположения.

Feature Class
Выходной куб пространство-время
(Дополнительный)

Новый куб пространство-время (.nc файл), содержащий значения входного куба пространство-время с добавлением прогнозируемых временных шагов. Инструмент Визуализация куба Пространство-Время в 3D можно использовать для одновременного просмотра всех наблюдаемых и прогнозируемых значений.

File
Количество временных шагов для прогноза
(Дополнительный)

Положительное целое число, определяющее количество временных шагов для прогнозирования. Это значение не может быть больше 50 процентов от общего числа временных шагов во Входном кубе пространства-времени. Значение по умолчанию равно одному временному шагу.

Long
Длительность сезона

Количество временных шагов, соответствующих одному сезону в каждом местоположении. Если в данных указано несколько сезонов, рекомендуется использовать самый длинный сезон, чтобы получить наиболее надежный результат. Если значение не указано, продолжительность сезона будет оцениваться инструментом в каждом месте с использованием функции спектральной плотности.

Long
Количество временных шагов, исключаемых для проверки
(Дополнительный)

Количество временных шагов в конце каждого временного ряда, которые необходимо исключить для проверки. Значение по умолчанию равно 10 процентам (округляется в меньшую сторону) от числа входных временных шагов, и это значение не может быть больше 25 процентов от числа временных шагов. Укажите значение 0, чтобы не исключать никаких временных шагов.

Long
Опция Выброс
(Дополнительный)

Задает, будут ли определяться статистически значимые выбросы во временных рядах.

  • Отсутствует —Выбросы не будут определяться. Это значение по умолчанию.
  • Определять выбросы —Выбросы будут определяться с использованием теста Генерализованный ESD.
String
Уровень достоверности
(Дополнительный)

Задает уровень достоверности теста выбросов во временных рядах.

  • 90% — Уровень достоверности теста составляет 90 процентов. Это значение по умолчанию.
  • 95% — Уровень достоверности теста составляет 95 процентов.
  • 99% — Уровень достоверности теста составляет 99 процентов.
String
Максимальное число выбросов

Максимальное число временных шагов, которые могут быть объявлены выбросами в каждом местоположении. Значение по умолчанию составляет 5 процентов (округлено вниз) от количества временных шагов входного куба пространства-времени (значение хотя бы 1 будет использоваться всегда). Значение не может превышать 20 процентов от числа временных шагов.

Long

arcpy.stpm.ExponentialSmoothingForecast(in_cube, analysis_variable, output_features, {output_cube}, {number_of_time_steps_to_forecast}, season_length, {number_for_validation}, {outlier_option}, {level_of_confidence}, maximum_number_of_outliers)
ИмяОписаниеТип данных
in_cube

Куб netCDF, содержащий переменную, которую вы хотите спрогнозировать на будущие временные шаги. Файл должен быть с расширением .nc, и должен быть создан инструментами Создать куб пространство-время по агрегации точек, Создать куб пространство-время из указанных местоположений или Создать куб пространство-время из многомерного растрового слоя.

File
analysis_variable

Числовая переменная в файле netCDF, которая будет прогнозироваться на будущие временные шаги.

String
output_features

Выходной класс объектов, содержащий все местоположения куба пространства-времени с прогнозируемыми значениями, хранящимися в виде полей. Слой отображает прогноз для последнего временного шага и содержит всплывающие диаграммы, показывающие временные ряды, прогнозы и 90-процентные допустимые границы для каждого местоположения.

Feature Class
output_cube
(Дополнительный)

Новый куб пространство-время (.nc файл), содержащий значения входного куба пространство-время с добавлением прогнозируемых временных шагов. Инструмент Визуализация куба Пространство-Время в 3D можно использовать для одновременного просмотра всех наблюдаемых и прогнозируемых значений.

File
number_of_time_steps_to_forecast
(Дополнительный)

Положительное целое число, определяющее количество временных шагов для прогнозирования. Это значение не может быть больше 50 процентов от общего числа временных шагов во Входном кубе пространства-времени. Значение по умолчанию равно одному временному шагу.

Long
season_length

Количество временных шагов, соответствующих одному сезону в каждом местоположении. Если в данных указано несколько сезонов, рекомендуется использовать самый длинный сезон, чтобы получить наиболее надежный результат. Если значение не указано, продолжительность сезона будет оцениваться инструментом в каждом месте с использованием функции спектральной плотности.

Long
number_for_validation
(Дополнительный)

Количество временных шагов в конце каждого временного ряда, которые необходимо исключить для проверки. Значение по умолчанию равно 10 процентам (округляется в меньшую сторону) от числа входных временных шагов, и это значение не может быть больше 25 процентов от числа временных шагов. Укажите значение 0, чтобы не исключать никаких временных шагов.

Long
outlier_option
(Дополнительный)

Задает, будут ли определяться статистически значимые выбросы во временных рядах.

  • NONEВыбросы не будут определяться. Это значение по умолчанию.
  • IDENTIFYВыбросы будут определяться с использованием теста Генерализованный ESD.
String
level_of_confidence
(Дополнительный)

Задает уровень достоверности теста выбросов во временных рядах.

  • 90%Уровень достоверности теста составляет 90 процентов. Это значение по умолчанию.
  • 95%Уровень достоверности теста составляет 95 процентов.
  • 99%Уровень достоверности теста составляет 99 процентов.
String
maximum_number_of_outliers

Максимальное число временных шагов, которые могут быть объявлены выбросами в каждом местоположении. Значение по умолчанию составляет 5 процентов (округлено вниз) от количества временных шагов входного куба пространства-времени (значение хотя бы 1 будет использоваться всегда). Значение не может превышать 20 процентов от числа временных шагов.

Long

Пример кода

ExponentialSmoothingForecast, пример 1 (окно Python)

В следующем скрипте окна Python показано, как использовать инструмент ExponentialSmoothingForecast.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Analysis"
# Forecast four time steps using exponential smoothing.
arcpy.stpm.ExponentialSmoothingForecast("Temperature.nc","Temp_NONE_ZEROS", 
                                        "Analysis.gdb/Forecasts", 
                                        "outForecastCube.nc", 4, 2, 5)
ExponentialSmoothingForecast, пример 2 (автономный скрипт)

Следующий скрипт Python, демонстрирующий использование инструмента ExponentialSmoothingForecast для прогноза температуры:

# Forecast temperature using exponential smoothing.
# 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
# Forecast three time steps.
arcpy.stpm.ExponentialSmoothingForecast("Temperature.nc","Temp_NONE_ZEROS", 
                                        "Analysis.gdb/Forecasts", 
                                        "outForecastCube.nc", 3, 2, 5,
                                        "IDENTIFY", "90%", 4)
# Create a feature class visualizing the forecasts.
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D("outForecastCube.nc", "Temp_NONE_ZEROS", 
                                    "VALUE", "Analysis.gdb/ForecastsFC")

Связанные разделы