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title: "talweg"
author: "Benjamin Auder"
date: "`r Sys.Date()`"
output: rmarkdown::html_vignette
vignette: >
  %\VignetteIndexEntry{Vignette Title}
  %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
  %\VignetteEncoding{UTF-8}
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## Introduction

J'ai fait quelques essais dans différentes configurations pour la méthode "Neighbors" (la seule dont on a parlé).<br>Il semble que le mieux soit

 * simtype="exo" ou "mix" : similarités exogènes avec/sans endogènes (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)

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).

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 correspond aux jours similaires au jour courant, tandis que la moitié droite affiche les lendemains : ce sont donc les voisinages tels qu'utilisés dans l'algorithme.

<h2 style="color:blue;font-size:2em">Pollution par chauffage</h2>


loop: indices_ch, ep, np et titres: Pollution par chauffage, Pollution par épandage, Semaine non polluée



p_nn_exo = computeForecast(data, indices_ch, "Neighbors", "Neighbors", simtype="exo", horizon=H)
p_nn_mix = computeForecast(data, indices_ch, "Neighbors", "Neighbors", simtype="mix", horizon=H)
p_az = computeForecast(data, indices_ch, "Average", "Zero", horizon=H) #, memory=183)
p_pz = computeForecast(data, indices_ch, "Persistence", "Zero", horizon=H, same_day=TRUE)

e_nn_exo = computeError(data, p_nn_exo)
e_nn_mix = computeError(data, p_nn_mix)
e_az = computeError(data, p_az)
e_pz = computeError(data, p_pz)
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))

#Noir: neighbors_mix, bleu: neighbors_exo, vert: moyenne, rouge: persistence

i_np = which.min(e_nn_exo$abs$indices)
i_p = which.max(e_nn_exo$abs$indices)

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, 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, p_az, i_np); title(paste("PredReal az day",i_np))
plotPredReal(data, p_az, i_p); title(paste("PredReal az day",i_p))

#Bleu: prévue, noir: réalisée

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_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))

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_np_mix); title(paste("FilBox nn mix day",i_np))
plotFilamentsBox(data, f_p_mix); title(paste("FilBox nn mix day",i_p))

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_np_mix); title(paste("StdDev nn mix day",i_np))
plotRelVar(data, f_p_mix); title(paste("StdDev nn mix day",i_p))

#Variabilité globale en rouge ; sur les 60 voisins (+ lendemains) en noir

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(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)

#- pollué à gauche, + pollué à droite

#Fenêtres sélectionnées dans ]0,10] / endo à gauche, exo à droite
p_ch_nn_exo$getParams(i_np)$window
p_ch_nn_exo$getParams(i_p)$window

p_ch_nn_mix$getParams(i_np)$window
p_ch_nn_mix$getParams(i_p)$window




## Bilan

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 ?




Vignettes are long form documentation commonly included in packages. Because they are part of the distribution of the package, they need to be as compact as possible. The `html_vignette` output type provides a custom style sheet (and tweaks some options) to ensure that the resulting html is as small as possible. The `html_vignette` format:

- Never uses retina figures
- Has a smaller default figure size
- Uses a custom CSS stylesheet instead of the default Twitter Bootstrap style

## Vignette Info

Note the various macros within the `vignette` section of the metadata block above. These are required in order to instruct R how to build the vignette. Note that you should change the `title` field and the `\VignetteIndexEntry` to match the title of your vignette.

## Styles

The `html_vignette` template includes a basic CSS theme. To override this theme you can specify your own CSS in the document metadata as follows:

    output: 
      rmarkdown::html_vignette:
        css: mystyles.css

## Figures

The figure sizes have been customised so that you can easily put two images side-by-side. 

```{r, fig.show='hold'}
plot(1:10)
plot(10:1)
```

You can enable figure captions by `fig_caption: yes` in YAML:

    output:
      rmarkdown::html_vignette:
        fig_caption: yes

Then you can use the chunk option `fig.cap = "Your figure caption."` in **knitr**.

## More Examples

You can write math expressions, e.g. $Y = X\beta + \epsilon$, footnotes^[A footnote here.], and tables, e.g. using `knitr::kable()`.

```{r, echo=FALSE, results='asis'}
knitr::kable(head(mtcars, 10))
```

Also a quote using `>`:

> "He who gives up [code] safety for [code] speed deserves neither."
([via](https://twitter.com/hadleywickham/status/504368538874703872))