Форумы GIS-Lab.info

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?

SAGA 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

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

bim2010, спасибо!

nickleb писал(а): ↑15 авг 2017, 11:06 какие современные neural network analysis библиотеки (желательно в К, в Python) попробовать начать использовать для построения модели пространственно-временной изменчивости

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?

gamm писал(а): ↑15 авг 2017, 16:34Сформулируйте постановку, и опишите, какие данные есть (эти тифы - откуда взялись, не результат интерполяции)?

Что нужно "вытащить" из модели, на какие вопросы ответить?

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!

надо: "новомодными" методами поиграться на этом dataset-материале

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)?

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").

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 ?

sergsh писал(а): ↑06 сен 2017, 07:23Вы не делали локальные тренды, для каждой небольшой геоморфологически отдельной территории свой тренд ?

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.