پیش بینی سری زمانی در پایتون - قسمت 2
پنجره سازی داده ها
مدل های موجود در این مجموعه آموزشی بر اساس پنجره ای از نمونه های متوالی داده ها، مجموعه ای از پیش بینی ها را ایجاد می کنند.
ویژگی های اصلی پنجره های ورودی عبارتند از:
پنجره سازی داده ها
مدل های موجود در این مجموعه آموزشی بر اساس پنجره ای از نمونه های متوالی داده ها، مجموعه ای از پیش بینی ها را ایجاد می کنند.
ویژگی های اصلی پنجره های ورودی عبارتند از:
در علوم مختلف، به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان میگویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعهای از دادههای آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمعآوری شده باشند. روشهای آماری ای که این گونه دادههای آماری را مورد استفاده قرار میدهد مدل های تحلیل سری زمانی نامیده میشود. مانند فروش فصلی یک شرکت طی سه سال گذشته. یک سری زمانی مجموعهٔ مشاهدات تصادفی ای است که بر اساس زمان مرتب شده باشند. مثالهای آن در اقتصاد و حتی رشتههای مهندسی دیده میشود.
این کد نحوه انجام پیش بینی جدول زمانی را با استفاده از مدل LSTM نشان می دهد.
توسعه نرم افزار منبع باز ابزارهای شگفت انگیز جدیدی را در همه زمینه ها به ارمغان می آورد. در هیدروژئولوژی و مدل سازی آبهای زیرزمینی تعداد روزافزونی از بسته های نرم افزاری و نرم افزاری خاص منبع باز وجود دارد. ما می خواستیم جدیدترین کتابخانه های مربوط به پایتون مربوط به هیدروژئولوژی را جمع آوری کنیم، از مراجع درخواست کردیم و از طریق وب تحقیق کردیم تا لیست زیر را به شما ارائه دهیم.
نرم افزار یک ابزار فناوری است و از طریق تاریخ بشر، جدیدترین فناوری باعث شده است که مهارت های شناختی ما تغییر کند و هوش ما رشد کند. متخصصان منابع آب با استفاده گسترده از نرم افزار و رایانه با شبیه سازی عددی جریان سطح، جریان آب زیرزمینی، تعامل با محیط و پیش بینی تأثیرات آینده سروکار دارند. از نظر ما، نیاز به متخصصانی وجود دارد که بتوانند با انواع مختلفی از کدهای نرم افزاری و برنامه نویسی برای توسعه ارزیابی های جامع از شرایط فعلی و آینده منابع آب، مقابله کنند.
ArcGIS محبوب ترین سیستم اطلاعات جغرافیایی جهان است. این سرویس طیف گسترده ای از عملکردها را از نیازهای شرکتهای بزرگ تا نیازهای کاربر نهایی ارائه می دهد. ArcGIS همچنین به خوبی محصولات قدرتمند مدل سازی سطح 3 بعدی خود نرم افزار Spatial Analist (شبکه مبتنی بر شبکه) و 3D Analyst (مبتنی بر TIN) را پشتیبانی می کند.
بسیار مهم است که وقتی اجرای یک شبیه سازی MODFLOW در GMS به پایان رسید و شما در حال مشاهده نتایج در کانتور های متناسب روی صفحه نمایش خود هستید. این نتایج را به عنوان یک فایل raster که می توانید به یک برنامه دیگر وارد کنید را ذخیره نمایید.
برای حفظ خطوط MODFLOW به عنوان یک رستر، نتایج MODFLOW ابتدا باید به یک نقطه پراکنده تبدیل شود، سپس نقطه پراکندگ را می توان به یک رستر تبدیل کرد.
محاسبه حجم یک کار ساده در QGIS 3 با استفاده از ابزارهای SAGA GIS در جعبه ابزار پردازش است. حجم رستر را می توان در بالا یا پایین سطح پایه و دو محاسبه خاص دیگر محاسبه کرد، رستر های ورودی باید در UTM باشند. این نوع محاسبه برای ساختار زمین، طراحی مخزن، تجزیه و تحلیل ریسک و سایر تحلیل های فضایی مفید است.
«اینجا هم آب بود، آب تا اینجا هم میرسید، این نمکهایی که میبینید زمانی زیر آب بودند، گاه موجهای دریا به داخل روستایمان هم میرسید»! این تصویر اهالی روستاهای اطراف «دریاچه ارومیه» با واقعیات کنونی دریاچه چقدر تفاوت دارد؟ امیدی برای تکرار این روزها وجود دارد؟ یا باید در صفحات تاریخ دنبال چند فریم از «دریاچه ارومیه» باشیم؟
این روزها هیچ یک از مسئولان پاسخ صریح و شفافی برای این سئوالات ندارند و کاهش 22 سانتیمتری سطح تراز دریاچه، عدم تخصیص بودجه لازم و تصاویر منتشر شده از وضعیت این دریاچه موجی از ناامیدی را نسبت به احیای آن در جامعه ایجاد کرده است.
تاکنون دربارهی بیابان نمک و یا تلاقی کویر و دریا شنیدهاید؟ متأسفانه دریاچه ارومیه دقیقاً همین شرایط را دارد! سالهاست نمک، دریاچه را محاصره کرده و روز به روز هم این محاصره تنگتر میشود. کشتیها چنان در باتلاق نمک گیر افتادهاند که دیگر نیازی به لنگر انداختن ندارند، کرکره مغازههای اطراف دریاچه پایین آمده و به نوعی میتوان گفت که حیات از اینجا رخت بسته است.
خوش آمدید به بخش چهارم از آموزش ماشین با سری آموزش Python. در آموزش های قبلی، داده های اولیه را به دست آوردیم، ما آن را به صورت دلخواهی تغییر دادیم و دستکاری و اصلاح کردیم، و سپس شروع به تعریف ویژگی هایمان کردیم. Scikit-Learn اساسا نیازی به کار با Pandas و فریم های داده ندارد، من فقط ترجیح می دهم اطلاعات مربوط به آن را مدیریت کنم، زیرا سریع و کارآمد است. در عوض، Scikit-learn اساسا نیاز به آرایه های numpy دارد. داده های فرعی پانداها به راحتی می توانند به آرایه های NumPy تبدیل شوند، بنابراین فقط برای انجام کار برای ما صورت می پذیرد.
درباره بهترين هاي بيسيـــن بدانيد...
يکي از مهمترين اهداف اين سايت تهيه آموزش هاي روان از ابزارهاي کاربردي علوم آب است.
اهميت مطالعات محيطي با ابزارهاي نوين در چيست؟
امروز با فارغ التحصيلي جمع کثير دانشجويان سالهاي گذشته و حال، با گذر از کمي گرايي ديگر صرف وجود مدارک دانشگاهي حرف اول را در بازار کار نمي زند؛ بلکه سنجش ديگري ملاک؛ و شايسته سالاري به ناچار! باب خواهد شد. يکي از مهم ترين لوازم توسعه علمي در هر کشور و ارائه موضوعات ابتکاري، بهره گيري از ابزار نوين است، بيسين با همکاري مخاطبان مي تواند در حيطه علوم آب به معرفي اين مهم بپردازد.
جستجو در بيسين