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Modelo para variables espaciotemporales y discretas.

Tengo una situación en la que estoy seguimiento de los eventos en los 50 o así geográfica de los sitios en una ciudad y en cada uno de estos sitios, estoy haciendo mediciones sobre el recuento de ciertas partículas (por lo que las mediciones son discretos). Las mediciones se realizan cada 5 minutos y hemos realizado un seguimiento de estos sitios durante muchos meses.

Ahora, lo que me interesa es espacio-temporal de la interpolación y la extrapolación, es decir, ser capaz de predecir estos conteos en los sitios dicen 15 minutos en el futuro en estos sitios (y quizás también en sus inmediaciones).

Tal y como yo lo entiendo, esto es equivalente a la instalación de algún tipo de función en el que la salida depende de la distribución espacial y temporal de las coordenadas. Estoy en una pérdida completa de cómo puedo hacer algo como esto en el sentido de cómo este modelo discreto de la salida y el aspecto espacio-temporal.

He jugado un poco con el análisis de series de tiempo, pero que siempre ha sido la predicción de una salida continua, que es sólo una función del tiempo.

¿Alguien sabe de alguna kits de herramientas puedo utilizar para probar algunos de pre-hecha de modelos en mis datos? No quiero algo más reciente y más grande, incluso un "simple" modelo haría! Yo sólo quiero ver lo que podría generar en nuestros datos como un primer paso.

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alexs77 Puntos 36

El enfoque típico para este problema es el uso de la tierra de regresión (LUR).

LUR hibridar los métodos de correlación y análisis de datos espacio-temporales en las estructuras de dependencia. Normalmente, en cada sitio, hay una o más covariables que se pueden prever en cada ubicación geográfica, como la proximidad a la autopista, estación del año, hora del día, elevación, o de otras características. Es deseable la condición en estos factores para aumentar la precisión de predicción y, en consecuencia, disminuir la dependencia espacio-temporal. Para manejar los residuos de la dependencia de la estructura, variogramas se utilizan para evaluar el grado de correlación residual a lo largo del tiempo y el espacio, y estos pueden estimar la varianza de los componentes del complejo proceso autorregresivo estructuras de covarianza.

Hay un buen número de artículos de revisión sobre LUR, uno por ejemplo es aquí: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1352231008005748 pero pubmed será su guía.

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