Population Dynamics Insights | Google for Developers

Dieses Produkt oder diese Funktion ist eine Vorabversion (pre-GA). Pre-GA-Produkte und -Funktionen werden eventuell nur eingeschränkt unterstützt und Änderungen an pre-GA-Produkten und -Funktionen sind möglicherweise nicht mit anderen pre-GA-Versionen kompatibel. Pre-GA-Angebote sind durch die dienstspezifischen Nutzungsbedingungen für die Google Maps Platform abgedeckt. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Startphase.

In unseren Demobeispiel-Notebooks finden Sie Informationen zu verschiedenen Anwendungsfällen von Population Dynamics-Einbettungen.

Notebook	Beschreibung
Nowcasting Colab	Verwendet Daten aus der Vergangenheit und teilweise aus der Gegenwart für eine Zielvariablen auf County-Ebene, um Ergebnisse für die verbleibenden Counties vorherzusagen.
Colab-Notebook für Superresolution und Imputation	Hilft, ein Modell auf Kreisebene für eine Zielvariable zu trainieren, um Vorhersagen auf Postleitzahlenebene zu treffen. Außerdem wird die Imputation demonstriert (Training mit 20% der Postleitzahlen und Vorhersage für die verbleibenden 80%).
Prognosen mit TimesFM Colab	Ein experimenteller Anwendungsfall mit TimesFM (einem univariaten Prognosemodell) für räumlich-zeitliche Prognosen, bei denen Einbettungen Prognosefehler korrigieren und die Genauigkeit verbessern.
Vorhersage von Nachtlichtern mit Earth Engine-Colab	Hier wird veranschaulicht, wie Earth Engine-Daten wie Nachtlichter auch aus den Einbettungen vorhergesagt werden können, was das raumbezogene Verständnis für Umwelt- und sozioökonomische Prognosen verbessert.
Vorhersage mit globalen Einbettungen	Hier wird die Verwendung globaler Einbettungen veranschaulicht, indem ein Modell für mehrere Länder eingerichtet wird, um Vorhersagen für ein neues Land zu treffen.