Вопрос или проблема
Я пытаюсь найти способ предсказать/рассчитать, как форма (например, контур ледника) изменится в будущем, исходя из ее истории (предыдущей формы) и дополнительных факторов (например, Δтемпературы).
В моем примере: у меня есть форма/координаты ледника и средняя температура за 1970, 1985, 2000, 2015 годы. Как я могу оценить, как эта форма будет выглядеть в 2030 году, основываясь на предыдущих формах и предсказанной температуре?
Формы должны быть представлены в формате, подобном этому:
[
[
[-113.74926783355818, 48.32440832757374],
[-113.74926767330584, 48.32440813255405],
[-113.74926748239692, 48.32440458296232],
[-113.74926717549286, 48.32439887665663],
[-113.74926686858888, 48.32439317035087],
...
],
[
[-113.75763099733634, 48.32877681033601],
[-113.75763955455557, 48.32877660502744],
[-113.75764546550784, 48.32878027200765],
[-113.75765402272751, 48.32878006669797],
[-113.75766003497893, 48.32878563609638],
...
]
]
Но я предполагаю, что может потребоваться преобразовать это в смещения координат (Δx, Δy), аналогично тому, как это делает sketch_rnn.
Любые советы будут полезны. Даже если это слишком амбициозно. Спасибо!
Отказ от ответственности: я новичок в этом и надеюсь, что вопрос не слишком наивен 🙂
Учитывая, что у вас всего четыре точки данных (т. е. 1970, 1985, 2000, 2015), нет способа применить машинное обучение для точного предсказания.
Если вы получите больше данных, вы можете начать с предсказания изменения площади поверхности. Предсказывайте, увеличивается или уменьшается форма.
Ответ или решение
Для предсказания изменений формы (например, контуров glaciers) на основе исторических данных и внешних факторов, таких как изменение температуры, можно использовать различные методологии, включая статистические и машинные методы. Рассмотрим основные шаги, которые можно предпринять для достижения этой цели.
Шаги для предсказания изменений форм
-
Сбор данных:
Вам нужно собрать больше данных о формах ледников за разные годы, включая значения температур. Чем больше данных, тем точнее могут быть ваши предсказания. Если у вас имеются дополнительные данные за 2020 год и ближайшие годы, это значительно улучшит прогноз. -
Предобработка данных:
Для работы с формами нужно конвертировать их в подходящий формат. Обычно это делается путем преобразования форм в координатные смещения (Δx, Δy). Это позволяет уловить изменения в контурах между различными временными точками.Пример преобразования:
- Для каждой пары соседних точек на двух временных этапах (например, 1970 и 1985) вычислите смещения Δx и Δy.
-
Анализ входных данных:
Используя собранные данные, проверьте, как форма ледника меняется в зависимости от температуры. Это можно сделать с помощью статистического анализа. Например, вы можете использовать линейную регрессию, чтобы связать изменения форм с изменениями температуры. -
Моделирование:
На основе анализа предлагаю использовать регрессионные модели или даже более сложные методы, такие как нейронные сети, если у вас достаточно данных. Вы можете создать модель, которая будет принимать на вход:- текущую форму ледника (представленную через координаты или смещения)
- температуру
И выдавать на выходе предсказание следующей формы ледника.
-
Тестирование модели:
Проверьте вашу модель, сравнивая её предсказания с данными на более поздних этапах, например, 2020 года и далее. Это позволит вам оценить точность ваших предсказаний. -
Прогноз на 2030 год:
С использованием обученной модели, вы сможете предсказать, как будет выглядеть форма ледника в 2030 году, основываясь на температурных изменениях, которые вы ожидаете. Вы можете подставить новые значения температуры в вашу модель и получить предсказания.
Заключение
Предсказать изменения форм объектов в зависимости от внешних факторов — задача сложная, но вполне выполнимая при наличии достаточного количества данных и правильной модели. Если вы только начинаете, рекомендую изучить основы машинного обучения и статистического анализа, чтобы лучше понять, как использовать ваши данные для предсказаний. В будущем, с накоплением большего объема данных, ваши прогнозы станут более надежными и точными.