NOTES

   1 NOTE: (Michel)
   2 La prévision ARPEGE pour le jour J est disponible dès 4h10 TU, soit 6h10 en été et 5h10 en hiver.
   3  --> donc prévis utilisables à 7 et 13h mais pas à 0h
   4 Donc si 7h ou 13h on utilise les prévis du jour courant (à compléter),
   5 sinon (0h) les mesures du dernier jour (la veille)
   6
   7 predict heure != moyenner 4 predict 1/4 heure
   8 plusieurs capteurs, moyennés pour indice ATMO
   9 moyenne spatiale sur les capteurs d'une ville ?
  10 règle pr calculer moyenne horaire : >= 75% de données
  11
  12 Dates typiques (Michel):
  13 19/01 : pollution chauffage
  14 23/02 : pas pollué
  15 16/03 : pollution épandage
  16
  17 #TODO:
  18 #indexer axe des temps avec vraies dates
  19 #==> tricher en regardant le lendemain, puis chercher paires consécutives similaires dans le
  20 #passé, ,,,, si aucune semblable : on va se planter !
  21 #--> retourner un indice de confiance ?!
  22 #fichier texte qui affiche le top 20 des + proches (genre sam 20 janvier 2010........)
  23 #fonction indices <---> dates
  24 systématiquement horizon == 12h comme plumelabs ?
  25 Courbes considérées comme objets ts (package R) ? (Sans doute inutile)
  26 Sur exo on doit prédire moyenne du jour au lieu de courbe --------> analyser (?!)
  27
  28 --> javascript visualisation.................. + tard
  29 --> soft predict: ne pas virer les séries à NA
  30
  31 --> use R6 class: https://cran.r-project.org/web/packages/R6/vignettes/Introduction.html
  32     https://cran.r-project.org/web/packages/R6/vignettes/Performance.html
  33
  34 Attention shift data exo hat : PM10(J+1) = f(PM10(j), meteo(j+1)) [contexte apprentissage]
  35   --> hat PM10(j+1) = hat f(PM10(j), hat meteo(j+1)) [contexte previ]
  36
  37 Variables meteo : NAs ?