predi <- function(ij)
{
#setwd("/Users/bp/Desktop/CONTRATS_AirNormand/2016/RapportFinalBruno")
#rm(list=ls())

# Lecture des données: pm = dataframe 2 colonnes, date-time puis PM10 horaire
pm  =  read.table("DATA/mesures_horaires_hloc_pm10_a_filer.csv",sep=",",dec=".",header=T)
#n = dim(pm)[1]
#datedebut = "10/12/2008"

# Chargement des données météo et indicateurs: VarExp matrice des données météo,
# première colonne = date, première rangée = second jour
VarExp <- read.table("DATA/meteo_extra_jourMois.csv",sep=",",dec=".",header=T)
VarExp <- VarExp[-1,]

# Lecture des dates: ??? sans doute liste des jours de 10/12/2008 à 06/2016...
#dates = read.table("DATA/Dates_jours.csv",header=F,as.is=T)
dates = VarExp[,1] #dates[,1]

# Contruction des matrices de données: pm.h = matrice des séries en ligne
pm.h   <- matrix(pm[,2],ncol=24,byrow=TRUE)
Nlignes = nrow(pm.h)

# Data = matrice des couples de jours (séries de 48 PM10),
# première ligne = jour 1,2, dernière = jour N-1,N
Data = cbind(pm.h[1:(Nlignes -1), ], pm.h[2:Nlignes, ])

# dates2 = dates du 2eme jour au dernier
dates2 = dates[2:Nlignes]

rownames(Data) = dates2
# df contient l'ensemble des données.
#df <- cbind(Data,varexp[,-1])
df <- Data

# Complétion des variables exogènes (du 2eme jour) par les PM10 moyen ce même jour
PMjour <- apply(df[,25:48],1,mean,na.rm=T)
dfexp <- cbind(VarExp,PMjour)

Dates = c( #Month/Day/Year, as in meteo file
"3/16/2015",
"1/19/2015",
"4/27/2015")

Categorie = c("Epandage", "Chauffage", "Non Polluée")

RepFig = "FIGURES_Etude"

ResDates = NULL

nbvois=10
j=1 # numéro de semaine
#ij=6 # numéro du jour (0 = lundi)

Err24 = NULL
ErrPrev = NULL
Kvois = NULL

#for (Hc in 5:24)
#{
	Hc = 7 #predict at 7:00, from 8:00
	H=24+Hc #Hc: dernier PM10 connu avant prédiction des 24-Hc restants, le jour 2
	L = 1:H

	# Premier conditionnement : mois
	indcond <- dfexp[,"Mois"] == 2 | dfexp[,"Mois"] == 3 | dfexp[,"Mois"] == 4 | dfexp[,"Mois"] == 9 | dfexp[,"Mois"] == 10
	data = df[indcond,] #restriction aux couples dont le mois du 2eme jour est 2,3,4,9 ou 10
	varexp = dfexp[indcond,] #de même sur les exogènes (+ PM10 moyens)

	nl = (1:nrow(data))[rownames(data)==Dates[j]] #numéro de ligne où 2eme jour == 16/03/2015
	dateJPrev = rownames(data)[nl+ij] # translation : date du jour à prévoir (2eme colonne)
	dataj = as.numeric(data[nl+ij, 1:48]) #extraction de cette série dans dataj
	data = data[-(nl + ij), ] #suppression de cette série dans data
	varexp = varexp[-(nl + ij), ] #idem dans les variables exogènes
	indNA = attr(na.omit(data[, 1:48]),"na.action")
#	print(indNA)
	data = data[-indNA,] #remove all pairs of days with NAs
	varexp = varexp[-indNA,] #and remove corresponding exogenous variables

	# Second conditionnement : les jours avec PMjour +/- large
	large = 1
	bornes = mean(dataj[25:48]) + c(-large,large)
	indcond = varexp[,"PMjour"]>=bornes[1] & varexp[,"PMjour"]<=bornes[2]
	if (sum(indcond) < 10)
	{
		large = 2
		bornes = mean(dataj[25:48]) + c(-large,large)
		indcond = varexp[,"PMjour"]>=bornes[1] & varexp[,"PMjour"]<=bornes[2]
	}
	while (sum(indcond) < 10)
	{
		large = large + 3
		bornes = mean(dataj[25:48]) + c(-large,large)
		indcond = varexp[,"PMjour"]>=bornes[1] & varexp[,"PMjour"]<=bornes[2]
	}
	data = data[indcond,] #pollution du 2eme jour == pollution du jour courant +/- 1
	varexp = varexp[indcond,]

	D = rep(0,nrow(data))
	for (k in 1:nrow(data))
	{
		#D[k] = sqrt(sum((1:H)*(dataj[L] - data[k,L])^2))
		D[k] = sqrt(sum((dataj[L] - data[k,L])^2))
	}
	ind = order(D)[1:nbvois]
#	w = 1/(D[ind]^2)
#	w = w/sum(w)
#	W = w %o% rep(1,48)

#print("Voisins + ij")
#print(sort(D)[1:nbvois])
#print(dateJPrev)
#print(rownames(data)[sort(ind)])
#print(data[sort(ind), 1:48])

	JourMoy = apply(data[ind, 1:48], 2, mean)
	#JourMoy = apply(W*data[ind, 1:48], 2, sum)
	NomFile = paste("Voisins_Epandage_PMjour_Hc_",Hc,".png",sep="")
	Titre = paste("Jour à prévoir : ",dateJPrev," - ", length(ind)," voisins",sep="")
	#erreur = sqrt(sum((dataj[25:48] - JourMoy[25:48])^2))
	if(Hc==24) {
		erreurPrev = NA
	} else {
		erreurPrev = mean(abs(dataj[(H+1):48] - JourMoy[(H+1):48]))
	}

	list(serie=dataj, prev=JourMoy, err=erreurPrev, line=(nl+ij), neighbs=ind, dates=data[ind,1])
#	erreur24 = mean(abs(dataj[25:48] - JourMoy[25:48]))
#	#png(NomFile)
#	matplot(t(data[ind, 1:48]), type = "l", lwd=1.4, lty=1, col=1:length(ind), 
#		cex.axis=1.4, cex.main = 1.7, cex.lab=1.5, 
#		xlab="Heures locales", ylab=paste0("PM10 - Erreurs = ",round(erreur24,1),
#			" / ",round(erreurPrev,1)), main=Titre)
#	legend("top",rownames(data)[ind],ncol=2,lwd=1.4, lty=1, col=1:length(ind))
#	lines(1:48, dataj, lwd=2.5)
#	lines(JourMoy, lty = 2, lwd=2)
#	abline(v=c(24.5,H+0.5), lty = 2, lwd=1.2)
#	#xx=dev.off()
#
#	Err24 = c(Err24, erreur24)
#	ErrPrev = c(ErrPrev, erreurPrev)
#	ResDates = cbind(ResDates, rownames(data)[ind])
#}

#rownames(ResDates) = 1:10
#
#Kvois = NULL
#for (Col in ncol(ResDates):1)
#{
#	K = 0
#	for (I in 1:10)
#	{
#		for (J in 1:10)
#		{
#			if (ResDates[I,1] == ResDates[J,Col])
#				K = K +1
#		}
#	}
#	Kvois = c(Kvois, K)
#}
#
## pdf("Erreur_Epandage_PMjour.pdf")
#ymin = min(na.omit(ErrPrev), Err24)
#ymin = min(ymin, Kvois)
#ymax = max(na.omit(ErrPrev), Err24)
#ymax = max(ymax, Kvois)
#plot(5:24,Err24, type = "l", lwd = 2, cex.axis=1.4, cex.lab = 1.5,
#  ylab = "MAE",xlab = "Heures de prévision", ylim= c(ymin,ymax))
#lines(5:24,ErrPrev, lwd=2, lty = 2)
#legend("topright", legend=c("Erreur 24h", "Erreur prévision"), lty = c(1,2), lwd=2, cex=1.5)
#points(5:24, Kvois, cex=1.8, pch = 19)
## xx = dev.off()
#
##length(D)
}