原油周度数据整理
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dab9fadc77
commit
b60a1016ab
@ -159,9 +159,9 @@ table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning'
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### 开关
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is_train = False # 是否训练
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is_train = True # 是否训练
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is_debug = False # 是否调试
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is_eta = False # 是否使用eta接口
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is_eta = True # 是否使用eta接口
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is_market = True # 是否通过市场信息平台获取特征 ,在is_eta 为true 的情况下生效
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is_timefurture = True # 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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@ -224,7 +224,7 @@ settings = f'{input_size}-{horizon}-{train_steps}--{k}-{data_set}-{y}'
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# 获取日期时间
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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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now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') # 获取当前日期时间
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reportname = f'Brent原油大模型预测--{end_time}.pdf' # 报告文件名
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reportname = f'Brent原油大模型周度预测--{end_time}.pdf' # 报告文件名
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reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号
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if end_time == '':
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end_time = now
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@ -288,10 +288,10 @@ def predict_main():
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if __name__ == '__main__':
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global end_time
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# 遍历2024-11-25 到 2024-12-3 之间的工作日日期
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for i_time in pd.date_range('2024-10-8', '2025-2-26', freq='W'):
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end_time = i_time.strftime('%Y-%m-%d')
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predict_main()
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# global end_time
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# # 遍历2024-11-25 到 2024-12-3 之间的工作日日期
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# for i_time in pd.date_range('2024-12-1', '2025-2-26', freq='W'):
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# end_time = i_time.strftime('%Y-%m-%d')
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# predict_main()
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# predict_main()
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predict_main()
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