Вопрос или проблема
Я работаю над прогнозированием влажности почвы с использованием многомерных временных рядов (МТС). Более точно, каждый временной образец сопровождается несколькими измерениями, касающимися: почвы (например, температуры почвы и влажности почвы на разных глубинах) и метеорологических данных (например, температуры, дождя, ветра и т.д.). Текущие метеорологические данные не предоставляют всю информацию для прогнозирования влажности почвы, которая зависит от будущей погоды (например, дождевых событий, температуры…). В реальной ситуации у меня также был бы прогноз погоды, но это привело бы к некоторому несоответствию в моих МТС.
Иными словами, у меня есть:
- исторические данные в диапазоне [-T_past, 0] для почвенных переменных v1(t), v2(t), …vn(t) и метеорологических переменных w1(t), w2(t), …, wm(t)
- прогнозные данные в диапазоне [0, T_future] для метеорологических переменных w1(t), w2(t), …, wm(t)
Я хотел бы использовать все эти доступные данные (исторические значения почвы и погоды + прогнозные значения погоды) для прогнозирования влажности почвы в диапазоне [0, T_future].
В настоящее время я работаю со стандартными LSTM, GRU или самым последним Crossformer, но эти подходы не справляются с этой ситуацией. Есть ли другой подход, способный справиться с таким случаем несоответствия МТС?
Вы можете использовать прогнозные данные с запаздыванием на T_future, чтобы сопоставить их с историческими данными. Вы можете использовать это в линейной регрессии с фиктивным временем или Prophet, а не только в нейронных сетях.
Ответ или решение
Прогнозирование влажности почвы с учетом несогласованности многомерных временных рядов
В современных условиях изменения климата и нарастающей необходимости в точных агрономических приложениях, прогнозирование влажности почвы на основе многомерных временных рядов (МВТС) представляет собой сложную, но важную задачу. Сам по себе процесс сбора и анализа данных о почве и погоде требует учитывать множество разнообразных и взаимосвязанных факторов. Тем не менее, проблемы несогласованности данных, особенно когда речь идет о прогнозах погоды, могут значительно усложнить этот процесс.
Понимание проблемы несогласованности
Несогласованность данных возникает из-за различий во временных рамках, имеющихся для исторических и прогнозируемых данных. У вас есть:
- Исторические данные в интервале [-T_past, 0], включающие переменные почвы (например, влажность и температуру почвы) и метеорологические переменные (температура воздуха, осадки и ветер).
- Прогнозируемые данные в интервале [0, T_future], которые касаются только метеорологических переменных.
Таким образом, ваша задача заключается в том, чтобы использовать исторические данные о почве и погоде для прогнозирования будущей влажности почвы, опираясь на прогнозы погодных условий.
Подходы к решению проблемы
Хотя традиционные методы, такие как LSTM и GRU, полезны для анализа временных рядов, они могут не справляться с вопросами несогласованности без дальнейшей модификации. Ниже представлены некоторые альтернативные подходы, которые могут помочь справиться с вашей задачей по прогнозированию:
-
Линейная регрессия с временными метками:
Вы можете создать лаговые переменные для ваших прогнозируемых метеорологических показателей, чтобы согласовать их с историческими данными о почве. Это позволит вам использовать линейную регрессию или другие статистические модели для прогнозирования влажности почвы. -
Модели на основе временных рядов (Prophet):
Подходы, такие как Prophet от Facebook, отлично подходят для работы с временными рядами и могут помочь в моделировании несогласованности, позволяя вам интегрировать исторические и прогнозные данные. -
Гибридные модели:
Рассмотрите возможность объединения разных методов. Например, можно использовать нейронные сети, такие как LSTM или GRU, на исторических данных для выявления шаблонов, а затем использовать выводы модели для корректировки прогнозов с учетом новых метеорологических данных. -
Обработка сигналов:
Примените техники обработки временных сигналов (например, фильтрация, сглаживание), чтобы уменьшить шум в данных и улучшить качество прогнозов. -
Использование дополнительной информации:
Наличие дополнительных данных, таких как спутниковая информация о состоянии почвы, может также помочь в составлении более точных прогнозов. Модели машинного обучения могут быть обучены на этих данных, объединяя их с вашей существующей информацией о погоде и влажности. -
Кросс-модели:
Подход с использованием кросс-моделей, таких как Crossformer, может быть адаптирован для работы с несогласованными временными рядами. Возможно, потребуется модифицировать архитектуру для достижения нужного результата.
Заключение
Прогнозирование влажности почвы с учетом несогласованности многомерных временных рядов – это сложная, но важная задача, требующая системного подхода к интеграции разнообразных данных. Регрессионные модели, адаптированные временные модели и гибридные подходы могут существенно помочь в решении вашей проблемы. Не забудьте тестировать разные методы и адаптировать модели к конкретным условиям ваших данных, чтобы достичь наилучших результатов в прогнозировании.