Отслеживание и прогнозирование движений во временных рядах

Question

У меня небольшой проект, и у меня возникли небольшие трудности с составлением плана перед началом.

У меня есть база данных, состоящая из: название корабля, дата, время, широта, долгота , это все о отслеживании движения корабля в пространстве-времени.

данные: https://www.dropbox.com/s/85a6nj3v19jw9b6/test.png?dl=0

В случае наличия временного ряда, какую модель вы бы применили дляпроблема для того, чтобы предсказать следующий пункт назначения корабля?момент, когда судно входит / выходит из порта?

Должен ли я использовать модели ARIMA вместо алгоритмов машинного обучения?

и последний вопрос: если у меня нет имен портов, как я могу вручную определить порты на основе наблюдения за положением?

Я думал о Случайном Лесу, но я думаю, что есть лучшие модели, я думаю

Я хотел бы поговорить и обсудить различные точки зрения, и спасибо!

Answer 1

Думайте об этом как о греховной волне.Чтобы предсказать синусоидальную волну, вам нужно всего лишь пару предыдущих значений, чтобы предсказать будущее.Я бы использовал нейтральные сети для временных рядов, где входное значение равно значению x, x-1, x-2 и т. Д., И вы обучаете его, например, значению x + 2. Если вы отправите мне некоторые данные, я могу попытаться проверить это утверждение

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Привет, я вернулся.Я не могу дать вам много.Я проверил данные, и похоже, что информации по нейронной сети очень мало.Кроме того, данные совершенно не подготовлены с разным временем разрыва.Интересно, что долгота выглядит как полная синусоида, но из одной синусоиды вы действительно можете сделать модель.Моя стратегия состояла в том, чтобы изучить нейронную сеть на фактических и предыдущих значениях долготы и широты для каждого значения в наборе данных.Но даже глядя на набор данных, я уже сомневался, что это сработает.Извините

Это результаты, но я сомневаюсь в их значении:

черный - оригинал

зеленый - предсказано

красный - ошибка между исходным и предсказанным

Прогнозирование долготы на 100 отсчетов впереди

Прогнозирование долготы на 30 отсчетов впереди - выглядит хорошо, но выНейронные сети для этого не нужны

PS: Кроме того, последнее значение набора данных обнуляется.Его недостаток в моей программе

PS2: Если вас интересуют эти нейронные сети для временных рядов, они являются частью полиномиальных нейронных сетей или нейронных сетей HONU

PS3: рассмотрите возможность использования только долготы илиширота, чтобы сделать модель.В этих данных я получил лучшие результаты, исключая широту