neural network analysis библиотеки анализа растров
-
- Гуру
- Сообщения: 964
- Зарегистрирован: 22 май 2010, 20:20
- Репутация: 154
neural network analysis библиотеки анализа растров
Здравствуйте. Вооружённые собственным опытом, подскажите, пожалуйста, какие современные neural network analysis библиотеки (желательно в К, в Python) попробовать начать использовать для построения модели пространственно-временной изменчивости, имея исходным материалом tiff-файлы регулярных растров в картографической проекции некоторого набора расчётных характеристик на протяжении регулярной временной последовательности? М.б., есть какие-то интерактивные free-средства для такого рода задач?
-
- Гуру
- Сообщения: 977
- Зарегистрирован: 27 янв 2009, 22:57
- Репутация: 258
-
- Гуру
- Сообщения: 964
- Зарегистрирован: 22 май 2010, 20:20
- Репутация: 154
Re: neural network analysis библиотеки анализа растров
bim2010, спасибо!bim2010 писал(а): ↑15 авг 2017, 12:32SAGA GIS OpenCV Neural Networks Module Library
https://cran.r-project.org/web/packages ... ralnet.pdf
https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf
https://cran.r-project.org/web/packages/AMORE/AMORE.pdf
-
- Гуру
- Сообщения: 4057
- Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
- Репутация: 1054
- Ваше звание: программист
- Откуда: Казань
Re: neural network analysis библиотеки анализа растров
вам на данном этапе не пакеты нужны, а нормальная постановка задачи. Нейронная сеть (классическая) реализует регрессию, новая (deep learning) - распознаватель. И судя по постановке, там не нейронная сеть, а INLA нужна (или еще какой метод моделирования пространственно-временных полей)
Сформулируйте постановку, и опишите, какие данные есть (эти тифы - откуда взялись, не результат интерполяции)?
Что нужно "вытащить" из модели, на какие вопросы ответить?
-
- Гуру
- Сообщения: 964
- Зарегистрирован: 22 май 2010, 20:20
- Репутация: 154
Re: neural network analysis библиотеки анализа растров
уважаемый gamm, дано: поля "чужой" модели, выложенные в сети, проинтерполировал в узлы своей сетки... надо: "новомодными" методами поиграться на этом dataset-материале - этакий deep learning training... а про INLA я не забыл! спасибо!
-
- Гуру
- Сообщения: 4057
- Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
- Репутация: 1054
- Ваше звание: программист
- Откуда: Казань
Re: neural network analysis библиотеки анализа растров
это ниочем. Что такое "поиграться"? Если это готовый результат, то ничего, кроме средств визуализаци, не нужно. Все остальное нужно, только если требуется сделать прогноз по времени и/или по пространству. Допустим, есть у вас оракул, отвечающий на любые вопросы - что вы у него спросите ( в терминах ваших данных)?надо: "новомодными" методами поиграться на этом dataset-материале
P.S. По поводу постановки задачи. Мы тут развлекались с эколого-климатическими данными метеостанций за 40 лет (типа суммы эффективных температур), решалось две задачи: построение непрерывного поля на всю территорию (для с/х и геоботанического районирования), и выявление наличия, вида и значимости общего временного тренда для всей территории (для оценки наличия присутствия "глобального потепления" или "глобального похолодания").
-
- Активный участник
- Сообщения: 205
- Зарегистрирован: 20 фев 2013, 21:48
- Репутация: 30
Re: neural network analysis библиотеки анализа растров
gamm, только увидел ваш пост по глобальным трендам.
Можно ли узнать полученный результат ?
Вы не делали локальные тренды, для каждой небольшой геоморфологически отдельной территории свой тренд ?
Можно ли узнать полученный результат ?
Вы не делали локальные тренды, для каждой небольшой геоморфологически отдельной территории свой тренд ?
-
- Гуру
- Сообщения: 4057
- Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
- Репутация: 1054
- Ваше звание: программист
- Откуда: Казань
Re: neural network analysis библиотеки анализа растров
нет. Это можно сделать, но с таким количеством данных (дюжина станций) смысла нет, а считать будет долго. Да и на климат геоморфология не сильно влияет на равнине.
Кто сейчас на конференции
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 36 гостей