選取您的 Cookie 偏好設定

我們使用提供自身網站和服務所需的基本 Cookie 和類似工具。我們使用效能 Cookie 收集匿名統計資料，以便了解客戶如何使用我們的網站並進行改進。基本 Cookie 無法停用，但可以按一下「自訂」或「拒絕」以拒絕效能 Cookie。

如果您同意，AWS 與經核准的第三方也會使用 Cookie 提供實用的網站功能、記住您的偏好設定，並顯示相關內容，包括相關廣告。若要接受或拒絕所有非必要 Cookie，請按一下「接受」或「拒絕」。若要進行更詳細的選擇，請按一下「自訂」。

偏好設定
聯絡我們
意見回饋
AWS Documentation
建立 AWS 帳戶

天氣索引

PDF
RSS
焦點模式
天氣索引 - Amazon Forecast
啟用天氣索引將地理位置資訊新增至資料集指定時區條件和限制

Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。進一步了解"

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。進一步了解"

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Amazon Forecast 天氣索引是內建的特徵化，可將歷史和預測天氣資訊納入模型。它對於零售使用案例特別有用，其中溫度和降水可能會顯著影響產品需求。

啟用天氣索引時，預測只會將天氣特徵化套用至時間序列，在預測器訓練期間發現準確性改善。如果使用天氣資訊補充時間序列無法改善其在回溯測試期間的預測準確性，預測不會將天氣索引套用至該特定時間序列。

若要套用天氣索引，您必須在目標時間序列資料集和任何相關的時間序列資料集中包含地理位置屬性。您也需要為目標時間序列時間戳記指定時區。如需資料集需求的詳細資訊，請參閱條件和限制。

Python 筆記本

如需使用天氣索引step-by-step指南，請參閱 NY Taxi： Amazon Forecast with Weather Index。

啟用天氣索引

天氣索引會在預測器訓練階段期間啟用。使用 CreateAutoPredictor操作時，天氣索引會包含在 AdditionalDataset 資料類型中。

啟用天氣索引之前，您必須在目標時間序列和相關時間序列資料集中包含地理位置屬性，並定義時間戳記的時區。如需詳細資訊，請參閱新增地理位置資訊和指定時區。

您可以使用預測主控台或預測軟體開發套件 (SDK) 來啟用天氣索引。

Console

啟用天氣索引

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https://console.aws.amazon.com/forecast/：// 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 從資料集群組中，選擇您的資料集群組。

  3. 在導覽窗格中，選擇預測器。

  4. 選擇訓練新的預測器。

  5. 選擇啟用天氣索引。

SDK

啟用天氣索引

使用 CreateAutoPredictor操作，透過在 AdditionalDataset 資料類型"Value": "true"中新增 "Name": "weather"和 來啟用天氣索引。

    "DataConfig": { 
        ...
        "AdditionalDatasets": [
            ...                      
            {             
                "Name": "weather",       
            }      
            ]   
        },
anchoranchor

啟用天氣索引

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https://console.aws.amazon.com/forecast/：// 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 從資料集群組中，選擇您的資料集群組。

  3. 在導覽窗格中，選擇預測器。

  4. 選擇訓練新的預測器。

  5. 選擇啟用天氣索引。

將地理位置資訊新增至資料集

若要使用天氣索引，您必須為目標時間序列和相關時間序列資料集中的每個項目包含地理位置屬性。屬性是在資料集結構描述中以geolocation屬性類型定義。

資料集中的所有地理位置值必須完全位於單一區域。這些區域包括：美國 （不含夏威夷和阿拉斯加）、加拿大、南美洲、中南美洲、亞太區域、歐洲，以及非洲和中東。

以兩種格式之一指定地理位置屬性：

  • 緯度和經度 （所有區域） - 以十進位格式指定緯度和經度 （範例：47.61_-122.33)

  • 郵遞區號 （僅限美國） - 指定國家/地區碼 （美國），後面接著 5 位數郵遞區號 （範例：US_98121)

所有區域都支援緯度和經度格式。只有美國區域才支援郵遞區號格式。

緯度和經度界限

以下是接受區域的縱向和縱向界限：

US Region

邊界：緯度 (24.6、50.0)、經度 (-126.0、-66.4)。

Map of North America showing United States, parts of Canada and Mexico with major cities.
Canada Region

邊界：緯度 (41.0、75.0)、經度 (-142.0、-52.0)。

Map showing northern Canada and parts of the US, highlighting territories and major cities.
Europe Region

邊界：緯度 (34.8、71.8)、經度 (-12.6、44.8)。

Map of Northern Europe and surrounding regions showing countries and major cities.
South America Region

邊界：緯度 (-56.6、14.0)、經度 (-82.4、-33.00)。

Map of South America showing countries, major cities, and Brazilian states.
Asia Pacific Region

邊界：緯度 (-47.8、55.0)、經度 (67.0、180.60)。

Map showing East Asia, Southeast Asia, and Australia with country names and ocean labels.
Central America Region

邊界：緯度 (6.80、33.20)、經度 (-118.80、-58.20)。

Map showing southern US, Mexico, Central America, and Caribbean with major cities and bodies of water.
Africa & Middle East Region

邊界：緯度 (-35.60、43.40)、經度 (-18.80、-58.20)。

Map showing North Africa, Middle East, and parts of Europe with country names and borders.
anchoranchoranchoranchoranchoranchoranchor

邊界：緯度 (24.6、50.0)、經度 (-126.0、-66.4)。

Map of North America showing United States, parts of Canada and Mexico with major cities.

在資料集結構描述中包含地理位置

使用主控台或 CreateDataset 操作，在目標時間序列和任何相關時間序列的 JSON 結構描述中，將位置屬性類型定義為「地理位置」。結構描述中的屬性必須按照資料集中顯示的順序排序。

 { 
  "Attributes":[
    {
       "AttributeName": "timestamp",
       "AttributeType": "timestamp"
    },
    {
       "AttributeName": "target_value",
       "AttributeType": "float"
    },
    {
       "AttributeName": "item_id",
       "AttributeType": "string"
    },
    {
       "AttributeName": "location",
       "AttributeType": "geolocation"
    }
  ]
}

設定地理位置格式

地理位置屬性的格式可以是郵遞區號或緯度和經度格式。您可以使用預測主控台或預測軟體開發套件 (SDK) 來設定地理位置格式。

Console

將地理位置屬性新增至時間序列資料集

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https://console.aws.amazon.com/forecast/：// 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 選擇 Create dataset group (建立資料集群組)。

  3. 在結構描述建置器中，將您的地理位置屬性類型設定為 geolocation。

  4. 在地理位置格式下拉式清單中，選擇您的位置格式。

Dataset details form with name, frequency, and schema builder for attribute specification.

您也可以以 JSON 格式定義屬性，然後從地理位置格式下拉式清單中選取位置格式。

SDK

將地理位置屬性新增至時間序列資料集

使用 CreateDatasetImportJob 操作，將 的值GeolocationFormat設定為下列其中一項：

  • 緯度和經度 （所有區域）： "LAT_LONG"

  • 郵遞區號 （僅限美國）： "CC_POSTALCODE"

例如，若要指定緯度和經度格式，請在CreateDatasetImportJob請求中包含下列項目：

{
    ...
    "GeolocationFormat": "LAT_LONG"
}
anchoranchor

將地理位置屬性新增至時間序列資料集

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https://console.aws.amazon.com/forecast/：// 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 選擇 Create dataset group (建立資料集群組)。

  3. 在結構描述建置器中，將您的地理位置屬性類型設定為 geolocation。

  4. 在地理位置格式下拉式清單中，選擇您的位置格式。

Dataset details form with name, frequency, and schema builder for attribute specification.

您也可以以 JSON 格式定義屬性，然後從地理位置格式下拉式清單中選取位置格式。

指定時區

您可以讓 Amazon Forecast 自動同步您的時區資訊與地理位置屬性，也可以手動將單一時區指派給整個資料集。

自動同步時區與地理位置

此選項適用於在多個時區包含時間戳記的資料集，這些時間戳記以本機時間表示。預測會根據項目的地理位置屬性，為目標時間序列資料集中的每個項目指派時區。

您可以使用 Forecast 主控台或 Forecast SDK，自動將時間戳記與地理位置屬性同步。

Console

使用地理位置屬性同步時區

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https：//https://console.aws.amazon.com/forecast/ 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 在導覽窗格中，選擇建立資料集群組。

  3. 在資料集匯入詳細資訊中，選擇同步時區與位置。

Dataset import form with fields for name, time zone, S3 data location, and IAM role.
SDK

使用地理位置屬性同步時區

使用 CreateDatasetImportJob 操作，將 "UseGeolocationForTimeZone"設定為 "true"。

{
    ...
    "UseGeolocationForTimeZone": "true"
}
anchoranchor

使用地理位置屬性同步時區

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https：//https://console.aws.amazon.com/forecast/ 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 在導覽窗格中，選擇建立資料集群組。

  3. 在資料集匯入詳細資訊中，選擇同步時區與位置。

Dataset import form with fields for name, time zone, S3 data location, and IAM role.

手動選取單一時區

注意

您可以手動選取美國區域、加拿大區域、南美洲區域、中南美洲區域、亞太區域、歐洲區域以及非洲和中東區域以外的時區。不過，所有地理位置值仍必須位於其中一個區域內。

此選項非常適合具有單一時區內所有時間戳記的資料集，或將所有時間戳記標準化為單一時區。使用此選項會將相同的時區套用至資料集中的每個項目。

天氣索引接受下列時區：

美國區域

  • America/Los_Angeles

  • 美洲/鳳凰城

  • 美洲/丹佛

  • 美洲/芝加哥

  • America/New_York

加拿大區域

  • 美國/加拿大哥爾佛

  • 美洲/愛德蒙頓

  • 美洲/區域

  • 美洲/溫尼伯

  • 美洲/多倫多

  • 美洲/哈里法克斯

  • America/St_Johns

歐洲區域

  • 歐洲/倫敦

  • 歐洲/巴黎

  • 歐洲/赫爾辛基

南美洲區域

  • 美洲/布宜諾斯_Aires

  • 美洲/諾朗哈

  • 美洲/卡拉卡斯

亞太區域

  • 亞洲/喀布爾

  • 亞洲/喀拉蚩

  • 亞洲/科爾卡塔

  • 亞洲/加德滿都

  • 亞洲/達卡

  • 亞洲/拉茵

  • 亞洲/曼谷

  • 亞洲/新加坡

  • 亞洲/首爾

  • 澳洲/阿德雷德

  • 澳洲/墨爾本

  • 澳洲/Lord_Howe

  • 澳洲/尤加拉

  • Pacific/Norfolk

  • 太平洋/奧克蘭

中南美洲

  • 美洲/波多黎各

非洲和中東

  • 非洲/奈洛比

  • 亞洲/德黑蘭

  • 亞洲/杜拜

Other (其他)

  • 太平洋/中途

  • 太平洋/檀香山

  • Pacific/Marquesas

  • 美洲/安克拉治

  • Atlantic/Cape_Verde

  • 亞洲/安多爾

  • 太平洋/查坦

  • Pacific/Enderbury

  • Pacific/Kiritimati

如果資料集中的項目位於其中一個接受的區域，但您的時間戳記標準化為該區域以外的時區，請從其他清單中選取時區。

如需有效時區名稱的完整清單，請參閱 Joda-Time 程式庫。

您可以使用預測主控台或預測 SDK，手動設定資料集的時區。

Console

為您的資料集選取單一時區

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https：//https://console.aws.amazon.com/forecast/ 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 在導覽窗格中，選擇建立資料集群組。

  3. 在資料集匯入詳細資訊中，選擇選取時區。

例如，使用下列項目將洛杉磯時間 （太平洋標準時間） 套用至您的資料集。

Dataset import form with fields for name, time zone, data location, and IAM role.
SDK

為您的資料集選取單一時區

使用 CreateDatasetImportJob 操作，"TimeZone"將 設定為有效的時區。

例如，使用下列項目將洛杉磯時間 （太平洋標準時間） 套用至您的資料集。

{
    ...
    "TimeZone": "America/Los_Angeles"
}
anchoranchor

為您的資料集選取單一時區

  1. 登入 AWS Management Console ，並在 https：//https://console.aws.amazon.com/forecast/ 開啟 Amazon Forecast 主控台。

  2. 在導覽窗格中，選擇建立資料集群組。

  3. 在資料集匯入詳細資訊中，選擇選取時區。

例如，使用下列項目將洛杉磯時間 （太平洋標準時間） 套用至您的資料集。

Dataset import form with fields for name, time zone, data location, and IAM role.

條件和限制

使用天氣索引時，適用下列條件和限制：

  • 可用的演算法：如果使用舊版預測器，則當您使用 CNN-QR、DeepAR+ 和 Prophet 演算法訓練預測器時，可以啟用天氣索引。天氣索引不會套用至 ARIMA、ETS 和 NPTS。

  • 預測頻率：有效的預測頻率為 Minutely、 Hourly和 Daily。

  • 預測期間：預測期間不能超過未來 14 天。如需每個預測頻率的預測時間範圍限制，請參閱下列清單：

    • 1 minute - 500

    • 5 minutes - 500

    • 10 minutes - 500

    • 15 minutes - 500

    • Hourly - 330

    • Daily - 14

  • 時間序列長度：使用天氣索引訓練模型時，預測會截斷所有時間序列資料集，並在預測天氣資料集特徵化的開始日期之前加上時間戳記。預測天氣資料集功能化包含下列開始日期：

    • 美國區域：2018 年 7 月 2 日

    • 歐洲區域：2018 年 7 月 2 日

    • 亞太區域：2018 年 7 月 2 日

    • 加拿大區域：2019 年 7 月 2 日

    • 南美洲區域：2020 年 1 月 2 日

    • 中南美洲區域：2020 年 9 月 2 日

    • 非洲和中東區域：2021 年 3 月 25 日

    啟用天氣索引後，在預測器訓練期間，不會使用開始日期前具有時間戳記的資料點。

  • 位置數量：目標時間序列資料集不能超過 2000 個唯一位置。

  • 區域界限：資料集中的所有項目都必須位於單一區域中。

  • 時間序列長度下限：由於在測試天氣索引時需要其他資料，時間序列資料集的長度下限為：

    3 × ForecastHorizon + (BacktestWindows + 1) × BacktestWindowOffset

    如果您的時間序列資料集不符合此要求，請考慮減少下列項目：

    • ForecastHorizon - 縮短預測期間。

    • BacktestWindowOffset - 在回溯測試期間縮短測試集的長度。

    • BacktestWindows - 減少回溯測試的數量。

在本頁面

隱私權網站條款Cookie 偏好設定
© 2025, Amazon Web Services, Inc.或其附屬公司。保留所有權利。