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4.4 KiB
Python
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import logging
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import os
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import logging.handlers
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# eta 接口token
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APPID = "XNLDvxZHHugj7wJ7"
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SECRET = "iSeU4s6cKKBVbt94htVY1p0sqUMqb2xa"
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# eta 接口url
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sourcelisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/source/list'
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classifylisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/classify/list?ClassifyType='
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uniquecodedataurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/data?UniqueCode=4991c37becba464609b409909fe4d992&StartDate=2024-02-01'
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classifyidlisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/list?ClassifyId='
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edbcodedataurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/data?EdbCode='
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edbcodelist = ['CO1 Comdty', 'ovx index', 'C2404194834', 'C2404199738', 'dxy curncy', 'C2403128043', 'C2403150124',
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'DOESCRUD Index', 'WTRBM1 EEGC Index', 'FVHCM1 INDEX', 'doedtprd index', 'CFFDQMMN INDEX',
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'C2403083739', 'C2404167878', 'C2403250571', 'ovx index', 'lmcads03 lme comdty', 'GC1 COMB Comdty',
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'C2404171822']
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# 临时写死用指定的列,与上面的edbcode对应，后面更改
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edbnamelist = [
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'ds','y',
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'Brent c1-c6','Brent c1-c3','Brent-WTI','美国商业原油库存',
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'DFL','美国汽油裂解价差','ovx index','dxy curncy','lmcads03 lme comdty',
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'C2403128043','C2403150124','FVHCM1 INDEX','doedtprd index','CFFDQMMN INDEX',
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'C2403083739','C2404167878',
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# 'ovx index',
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'GC1 COMB Comdty'
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]
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# eta 分类
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# level：3才可以获取到数据，所以需要人工把能源化工下所有的level3级都找到
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# url = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/list?ClassifyId=1214'
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#ParentId ":1160, 能源化工
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# ClassifyId ":1214,原油
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#ParentId ":1214,"，就是原油下所有的数据。
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ClassifyId = 1214
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### 开关
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is_train = True # 是否训练
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is_debug = True # 是否调试
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is_eta = False # 是否使用eta接口
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is_timefurture = False # 是否使用时间特征
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is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
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is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
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is_edbnamelist = False # 启用指定的edbname,影响特征选择，只有数据集 原油时 才考虑启用
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# 数据截取日期
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end_time = '2024-07-30' # 数据截取日期
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delweekenday = True # 是否删除周末数据
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### 模型参数
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y = '电碳价格' # 原油指标数据的目标变量
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horizon =5 # 预测的步长
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input_size = 10 # 输入序列长度
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train_steps = 10 if is_debug else 1000 # 训练步数,用来限定epoch次数
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val_check_steps = 30 # 评估频率
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early_stop_patience_steps = 5 # 早停的耐心步数
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### --- 交叉验证用的参数
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test_size = 100 # 测试集大小，定义100，后面使用的时候重新赋值
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val_size = test_size # 验证集大小,同测试集大小
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### --- 特征筛选用到的参数
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k = 100 # 特征筛选数量，如果是0或者值比特征数量大，代表全部特征
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### --- 文件
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data_set = '碳酸锂合并数据.csv' # 数据集文件
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### --- 文件夹
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dataset = 'dataset' # 数据集文件夹
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settings = f'{input_size}-{horizon}-{train_steps}--{k}-{data_set}-{y}'
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import datetime
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now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') # 获取当前日期时间
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reportname = f'{settings}--{now}-预测报告.pdf' # 报告文件名
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reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号
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### 邮件配置
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username='1321340118@qq.com'
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passwd='wgczgyhtyyyyjghi'
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# recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com']
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recv=['liurui_test@163.com']
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title='reportname'
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content='brent价格预测报告请看附件'
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file=os.path.join(dataset,'reportname')
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# file=os.path.join(dataset,'14-7-50--100-原油指标数据.xlsx-Brent连1合约价格--20240731175936-预测报告.pdf')
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ssl=True
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### --- 日志配置
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# 创建日志目录（如果不存在）
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log_dir = 'logs'
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if not os.path.exists(log_dir):
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os.makedirs(log_dir)
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# 配置日志记录器
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logger = logging.getLogger('my_logger')
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logger.setLevel(logging.INFO)
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# 配置文件处理器，将日志记录到文件
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file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5)
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file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
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# 配置控制台处理器，将日志打印到控制台
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console_handler = logging.StreamHandler()
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console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(message)s'))
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# 将处理器添加到日志记录器
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logger.addHandler(file_handler)
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logger.addHandler(console_handler)
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logger.info('当前配置：'+settings)
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