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Modèle de persistance

Dans une approche visant à étudier les analyses de sécheresse spatio-temporelles, deux modèles distinctifs peuvent être envisagés. Le premier modèle repose uniquement sur les occurrences régionales de sorts secs et humides. Les probabilités régionales de sorts humides et secs sont signalées par PR et QR, respectivement, et elles s`excluent mutuellement, les valeurs numériques de [s] obtenues à l`aide de NW = 200 sont données dans le tableau 8,3, ainsi que les métriques de qualité des prévisions les plus courantes, R2 et RMSE. La valeur de R2, qui varie de 0,964 à 0,977 pour le jeu de données de validation, donne l`impression que même la prévision de persistance pour NW = 200 est très précise, ce qui met en évidence le fait que cette mesure de performance (R2) est insuffisante parce que, par définition, la modèle de persistance ne parvient pas à capturer toute information future sur la variabilité de l`irradiance solaire. De même, les RMSE, qui vont de 48,8 à 59,4 W/m-2, semblent faibles si on les compare à d`autres RMSE dans la littérature sans tenir compte des conditions de variabilité de l`irradiance solaire dans ces études. Le point ici est que les métriques R2 et RMSE ne se traduisent pas directement en compétences de prévision. D`autre part, la métrique [s] révèle que le modèle de persistance a 0 compétence de prévision depuis [s] = 0, ce qui implique que U = V (toute l`incertitude est due à la variabilité). Ci-dessous, nous montrons que la normalisation des valeurs RMSE dans le tableau par la persistance RMSE fournit une métrique similaire à [s]. Pourquoi? Principalement parce que les ORMs font déjà beaucoup de travail pour vous. Par exemple, avec votre propre modèle de persistance, vous ne pouvez pas bénéficier de la fonctionnalité de suivi des modifications intégrée. Et cela signifie que vous ne serez pas en mesure d`implémenter des événements de domaine fiables-ceux qui sont déclenchés uniquement lorsqu`une transaction est validée dans la base de données.

Vous devez soit créer vous-même un Tracker de changement ou renoncer à une telle implémentation d`événements de domaine. Ils ne sont pas agréables, mais seulement le dernier changement signifie en fait une fuite d`une préoccupation ORM au modèle de domaine. L`encapsulation de vos classes de domaine n`est pas violée du tout. Donc, remarquez la différence dans la façon dont nous modélisons en utilisant un et en utilisant l`autre. De bons points concernant l`endroit où un modèle de persistance peut résider. Par “modèle de persistance” je voulais dire spécifiquement celui que vous écrivez pour imiter la structure de la base de données, les classes DAO. C`est, AFAIK, une utilisation commune de ce terme. Si vous utilisez une base de données de document pour la persistance, il y a généralement encore moins besoin d`un modèle de persistance puisque le modèle de domaine doit seulement être sérialisable afin d`être persistant. FIGURE 15,2. GHI mesuré tous les 30 s pendant 2 jours consécutifs, et le modèle ciel clair obtenu à partir du lissage de la courbe (en haut); Clear-Sky index pour GHI (milieu); composante stochastique de l`IGS (en bas). FIGURE 8,5.

Statistiques de qualité des prévisions de THI pour les modèles de persistance, NAR et NARX sur les jeux de données de validation et de formation en fonction de la taille des fenêtres temporelles en heures. Pour comparaison, la métrique s = 1 − UV est basée sur un ajustement polynôme pour les conditions de ciel clair. NARX est la courbe supérieure dans toutes les parcelles, alors que la persistance est la ligne plate pour s = 0. Merci pour ton blog, Jason. même après avoir préparé cet article, je ne comprends pas entièrement. Selon vous, le modèle de persistance n`est pas une prévision. le mot “prédiction” pourrait ne pas être approprié dans ce sujet, n`est-ce pas? NHibernate fournit le meilleur ensemble de compromis entre la complexité de l`implémentation et la pureté globale. Il y aura encore des préoccupations ORM fuites dans votre modèle de domaine, cependant. Mais je pense que c`est un prix bas pour tous les avantages que vous obtiendrez hors de lui: la rapidité du développement, la fonctionnalité riche, et la séparation des préoccupations.

Une version améliorée de ce modèle est le modèle de persistance à l`échelle. Pour tenir compte du fait que la position apparente du soleil n`est pas identique entre t et t + 1, le modèle de persistance est corrigé avec un terme de ratio ciel clair (voir EQ. 3,5) [88] et est ensuite appelé persistance à l`échelle la deuxième raison est Entity Framework. En raison du soutien de Microsoft, cet ORM est devenu le choix par défaut pour beaucoup (probablement la plupart) des développeurs .NET de nos jours.