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)
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
12 Dates typiques (Michel):
13 19/01 : pollution chauffage
15 16/03 : pollution épandage
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 (?!)
28 --> javascript visualisation.................. + tard
29 --> soft predict: ne pas virer les séries à NA
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
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]
37 Variables meteo : NAs ?
40 - enlever mix_strategy (oujours mult), et simthresh après tests éventuels
41 - same_season --> same_day(?)