Какие существуют методы\модели для прогнозирования с учетом геолокации? Опишу задачу на примере:
Допустим, существует база водоемов России, куда люди заносят результаты своей каждой рыбалки (место ловли - координаты, количество поклевок, количество пойманных хвостов, на что ловили и прочее вплоть до погоды). Накапливаем мы эти знания несколько лет. А теперь хотим для каждого нового дня строить прогноз, где место (координаты или некоторая область, даже область будет лучше) и сколько будет клевать. Какие для этого можно попробовать методы прогнозирования? Хотелось бы, чтобы учитывалась и сезонная составляющая.
Использовал в свое время АРПСС (Arima) для других задач, она довольно хороша, но тут у меня вопрос - каким образом представлять параметр гео-координат. И подойдут ли для такой задачи стандартные методы\модели прогнозирования?

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Для прогнозирования с учетом геолокации в вашем случае можно использовать пространственные модели, которые учитывают пространственные зависимости между различными местоположениями. Некоторые из наиболее распространенных методов для прогнозирования с учетом геолокации включают в себя:

Геостатистика: данная методика используется для анализа пространственных данных и построения прогнозов на основе географических данных. Модель Кригинга, например, может быть использована для интерполяции данных и прогнозирования значений в точках, где данных нет.

Пространственные регрессионные модели: данные модели учитывают пространственные зависимости между наблюдениями и могут быть использованы для прогнозирования значений на основе географических данных и других регрессоров.

Пространственные авторегрессионные модели: эти модели учитывают пространственные зависимости и автокорреляцию в данных, что позволяет строить прогнозы с учетом геолокации.

Географически взвешенные модели: данная методика учитывает географическую близость и взаимосвязь между различными местоположениями при прогнозировании.

Для учета сезонности можно добавить временные регрессоры в модели или использовать сезонные декомпозиции данных.

Стандартные методы прогнозирования могут быть адаптированы для учета геолокации, однако для более точного и эффективного прогнозирования рекомендуется использовать специализированные пространственные модели.