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<h2>Introduction</h2>
-J'ai fait quelques essais dans deux configurations pour la méthode "Neighbors"
-(la seule dont on a parlé, incorporant désormais la "variante Bruno/Michel").
+J'ai fait quelques essais pour la méthode "Neighbors", qui incorpore désormais la "variante Bruno/Michel".
* 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
p5 = computeForecast(data, ${list_indices[i]}, "Persistence", "Zero", horizon=H,
same_day=${'TRUE' if loop.index < 2 else 'FALSE'})
-----r
-e1 = computeError(data, p_nz_mf, H)
-e2 = computeError(data, p_nz_mfl, H)
-e3 = computeError(data, p_a, H)
-e4 = computeError(data, p_p, 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_n, e_p, e_a, e_l), cols=c(1,2,colors()[258], 4))
+plotError(list(e1, e5, e4, e2, e3), cols=c(1,2,colors()[258],4,6))
# 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_n$abs$indices)
-i_p = which.max(e_n$abs$indices)
+sum_p123 = e1$abs$indices + e2$abs$indices + e3$abs$indices
+i_np = which.min(sum_p123)
+i_p = which.max(sum_p123)
-----r
options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)
par(mfrow=c(1,2))
# - pollué à gauche, + pollué à droite
-----r
-# Fenêtres sélectionnées dans ]0,7] / non-loc à gauche, loc à droite
+# Fenêtres sélectionnées dans ]0,7] / non-loc 2 premières lignes, loc ensuite
p1$getParams(i_np)$window
p1$getParams(i_p)$window