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<h2>Introduction</h2>
-J'ai fait quelques essais dans différentes configurations pour la méthode "Neighbors"
-(la seule dont on a parlé) et sa variante récente appelée pour l'instant "Neighbors2".<br>
+J'ai fait quelques essais pour la méthode "Neighbors", qui incorpore désormais la "variante Bruno/Michel".
- * simtype="exo", "endo" ou "mix" : type de similarités (fenêtre optimisée par VC)
- * same_season=FALSE : les indices pour la validation croisée ne tiennent pas compte des saisons
- * mix_strategy="mult" : on multiplie les poids (au lieu d'en éteindre)
+ * avec simtype="mix" et raccordement "Neighbors" (p1) dans le cas "non local", i.e. on va
+ chercher des voisins n'importe où du moment qu'ils correspondent au premier élément d'un
+ couple de deux jours consécutifs sans valeurs manquantes.
+ * avec simtype="endo" + raccordement "Neighbors" (p2) puis "none" (p3, moyenne simple) + raccordement
+ "Zero" (sans ajustement) dans le cas "local" : voisins de même niveau de pollution et même saison.
-J'ai systématiquement comparé à une approche naïve : la moyennes des lendemains des jours
-"similaires" dans tout le passé ; à chaque fois sans prédiction du saut (sauf pour Neighbors :
-prédiction basée sur les poids calculés).
+J'ai systématiquement comparé à une approche naïve : la moyenne des lendemains des jours
+"similaires" dans tout le passé (p4), ainsi qu'à la persistence (p5) -- reproduisant le jour courant ou
+allant chercher le futur similaire une semaine avant (argument "same_day").
Ensuite j'affiche les erreurs, quelques courbes prévues/mesurées, quelques filaments puis les
histogrammes de quelques poids. Concernant les graphes de filaments, la moitié gauche du graphe
ts_data = read.csv(system.file("extdata","pm10_mesures_H_loc_report.csv",package="talweg"))
exo_data = read.csv(system.file("extdata","meteo_extra_noNAs.csv",package="talweg"))
-data = getData(ts_data, exo_data, input_tz = "Europe/Paris", working_tz="Europe/Paris",
- predict_at=P) #predict from P+1 to P+H included
+# NOTE: 'GMT' because DST gaps are filled and multiple values merged in above dataset.
+# Prediction from P+1 to P+H included.
+data = getData(ts_data, exo_data, input_tz = "GMT", working_tz="GMT", predict_at=P)
indices_ch = seq(as.Date("2015-01-18"),as.Date("2015-01-24"),"days")
indices_ep = seq(as.Date("2015-03-15"),as.Date("2015-03-21"),"days")
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<h2 style="color:blue;font-size:2em">${list_titles[i]}</h2>
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-p_nn_exo = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Neighbors", "Neighbors",
- horizon=H, simtype="exo")
-p_nn_mix = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Neighbors", "Neighbors",
- horizon=H, simtype="mix")
-p_az = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Average", "Zero",
- horizon=H)
-p_pz = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Persistence", "Zero",
- horizon=${H}, same_day=${'TRUE' if loop.index < 2 else 'FALSE'})
+p1 = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Neighbors", "Neighbors", horizon=H,
+ simtype="mix", local=FALSE)
+p2 = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Neighbors", "Neighbors", horizon=H,
+ simtype="endo", local=TRUE)
+p3 = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Neighbors", "Zero", horizon=H,
+ simtype="none", local=TRUE)
+p4 = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Average", "Zero", horizon=H)
+p5 = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Persistence", "Zero", horizon=H,
+ same_day=${'TRUE' if loop.index < 2 else 'FALSE'})
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-e_nn_exo = computeError(data, p_nn_exo, H)
-e_nn_mix = computeError(data, p_nn_mix, H)
-e_az = computeError(data, p_az, H)
-e_pz = computeError(data, p_pz, H)
+e1 = computeError(data, p1, H)
+e2 = computeError(data, p2, H)
+e3 = computeError(data, p3, H)
+e4 = computeError(data, p4, H)
+e5 = computeError(data, p5, H)
options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)
-plotError(list(e_nn_mix, e_pz, e_az, e_nn_exo), cols=c(1,2,colors()[258], 4))
+plotError(list(e1, e5, e4, e2, e3), cols=c(1,2,colors()[258],4,6))
-# Noir: neighbors_mix, bleu: neighbors_exo, vert: moyenne, rouge: persistence
+# noir: Neighbors non-local (p1), bleu: Neighbors local endo (p2), mauve: Neighbors local none (p3),
+# vert: moyenne (p4), rouge: persistence (p5)
-i_np = which.min(e_nn_exo$abs$indices)
-i_p = which.max(e_nn_exo$abs$indices)
+sum_p123 = e1$abs$indices + e2$abs$indices + e3$abs$indices
+i_np = which.min(sum_p123)
+i_p = which.max(sum_p123)
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options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)
par(mfrow=c(1,2))
-plotPredReal(data, p_nn_exo, i_np); title(paste("PredReal nn exo day",i_np))
-plotPredReal(data, p_nn_exo, i_p); title(paste("PredReal nn exo day",i_p))
+plotPredReal(data, p1, i_np); title(paste("PredReal p1 day",i_np))
+plotPredReal(data, p1, i_p); title(paste("PredReal p1 day",i_p))
-plotPredReal(data, p_nn_mix, i_np); title(paste("PredReal nn mix day",i_np))
-plotPredReal(data, p_nn_mix, i_p); title(paste("PredReal nn mix day",i_p))
+plotPredReal(data, p2, i_np); title(paste("PredReal p2 day",i_np))
+plotPredReal(data, p2, i_p); title(paste("PredReal p2 day",i_p))
-plotPredReal(data, p_az, i_np); title(paste("PredReal az day",i_np))
-plotPredReal(data, p_az, i_p); title(paste("PredReal az day",i_p))
+plotPredReal(data, p3, i_np); title(paste("PredReal p3 day",i_np))
+plotPredReal(data, p3, i_p); title(paste("PredReal p3 day",i_p))
# Bleu: prévue, noir: réalisée
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par(mfrow=c(1,2))
-f_np_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_np, plot=TRUE); title(paste("Filaments nn exo day",i_np))
-f_p_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_p, plot=TRUE); title(paste("Filaments nn exo day",i_p))
+f_np1 = computeFilaments(data, p1, i_np, plot=TRUE); title(paste("Filaments p1 day",i_np))
+f_p1 = computeFilaments(data, p1, i_p, plot=TRUE); title(paste("Filaments p1 day",i_p))
-f_np_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_np, plot=TRUE); title(paste("Filaments nn mix day",i_np))
-f_p_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_p, plot=TRUE); title(paste("Filaments nn mix day",i_p))
+f_np2 = computeFilaments(data, p2, i_np, plot=TRUE); title(paste("Filaments p2 day",i_np))
+f_p2 = computeFilaments(data, p2, i_p, plot=TRUE); title(paste("Filaments p2 day",i_p))
-----r
par(mfrow=c(1,2))
-plotFilamentsBox(data, f_np_exo); title(paste("FilBox nn exo day",i_np))
-plotFilamentsBox(data, f_p_exo); title(paste("FilBox nn exo day",i_p))
+plotFilamentsBox(data, f_np1); title(paste("FilBox p1 day",i_np))
+plotFilamentsBox(data, f_p1); title(paste("FilBox p1 day",i_p))
-plotFilamentsBox(data, f_np_mix); title(paste("FilBox nn mix day",i_np))
-plotFilamentsBox(data, f_p_mix); title(paste("FilBox nn mix day",i_p))
+# Too few neighbors in the local case for this plot
-----r
par(mfrow=c(1,2))
-plotRelVar(data, f_np_exo); title(paste("StdDev nn exo day",i_np))
-plotRelVar(data, f_p_exo); title(paste("StdDev nn exo day",i_p))
+plotRelVar(data, f_np1); title(paste("StdDev p1 day",i_np))
+plotRelVar(data, f_p1); title(paste("StdDev p1 day",i_p))
-plotRelVar(data, f_np_mix); title(paste("StdDev nn mix day",i_np))
-plotRelVar(data, f_p_mix); title(paste("StdDev nn mix day",i_p))
+plotRelVar(data, f_np2); title(paste("StdDev p2 day",i_np))
+plotRelVar(data, f_p2); title(paste("StdDev p2 day",i_p))
# Variabilité globale en rouge ; sur les 60 voisins (+ lendemains) en noir
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par(mfrow=c(1,2))
-plotSimils(p_nn_exo, i_np); title(paste("Weights nn exo day",i_np))
-plotSimils(p_nn_exo, i_p); title(paste("Weights nn exo day",i_p))
+plotSimils(p1, i_np); title(paste("Weights p1 day",i_np))
+plotSimils(p1, i_p); title(paste("Weights p1 day",i_p))
-plotSimils(p_nn_mix, i_np); title(paste("Weights nn mix day",i_np))
-plotSimils(p_nn_mix, i_p); title(paste("Weights nn mix day",i_p))
+plotSimils(p2, i_np); title(paste("Weights p2 day",i_np))
+plotSimils(p2, i_p); title(paste("Weights p2 day",i_p))
# - pollué à gauche, + pollué à droite
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-# Fenêtres sélectionnées dans ]0,10] / endo à gauche, exo à droite
-p_nn_exo$getParams(i_np)$window
-p_nn_exo$getParams(i_p)$window
+# Fenêtres sélectionnées dans ]0,7] / non-loc 2 premières lignes, loc ensuite
+p1$getParams(i_np)$window
+p1$getParams(i_p)$window
-p_nn_mix$getParams(i_np)$window
-p_nn_mix$getParams(i_p)$window
+p2$getParams(i_np)$window
+p2$getParams(i_p)$window
% endfor
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-<h2>Bilan</h2>
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-Problème difficile : on ne fait guère mieux qu'une naïve moyenne des lendemains des jours
-similaires dans le passé, ce qui n'est pas loin de prédire une série constante égale à la
-dernière valeur observée (méthode "zéro"). La persistence donne parfois de bons résultats
-mais est trop instable (sensibilité à l'argument <code>same_day</code>).
-
-Comment améliorer la méthode ?
projects / talweg.git / blobdiff