gps - GPS 座標に基づいて学習する MLP の作成

Question

特定の町で水が利用できる時間数を示すデータがあります。ここで見ることができます

そのデータに基づいて多層パーセプトロンをトレーニングし、一連の座標を取得して、その座標が水を持つおおよその時間数を示したいと考えています。

これは理にかなっていますか？もしそうなら、2 つの入力層が必要であると言うのは正しいですか? 1 つは緯度用、もう 1 つは長用です。出力レイヤーは時間数である必要があります。

いくつかのガイダンスが大好きです。

Answer 1

私はそれを別の方法で解決します
: WaterInfo の ArrayList を作成するだけです: WaterInfo には lat、lon、waterHours が含まれます。
次に、特定の座標について、リスト内の最も近い WaterInfo を検索します。
要素が少ないため、ブルートフォース検索を実行して、最も近いものを見つけてください。さらに最適化して、最も近い 3 つの WaterInfo ポイントを見つけ、WaterHours の加重平均を計算できます。重みとして、現在の位置から Waterinfo の位置までの空気距離を使用します。

あなたの質問に答えるには：

「これは理にかなっていますか？」

実用的なソリューションを得るという目標から: いいえ! このタスクに MLP を使用する理由を自問してください。

さらに、緯度/経度に2つのレイヤーを使用することが理にかなっているとは思えません。
座標 (緯度/経度) は世界の 1 つのポイントであるため、モデル内の 1 つのレイヤーにする必要があります。緯度/経度の座標をセル識別子に変換できます。ブラジルにグリッドを広げます。セル幅 10 または 50km。緯度/経度座標を cellId に変換します: チェス盤の E4 のように、セルを表す 1 つの整数値を計算します。
(一意の番号を取得する方法は他にもあります。好きなものを選択してください)

これで、モデル geoCellID -> waterHours ができました。これは、実際の状況をよりよく表しています。