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原油周度数据整理

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workpc 2025-02-27 14:55:42 +08:00
parent dab9fadc77
commit b60a1016ab
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6
config_jingbo_zhoudu.py
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@ -159,9 +159,9 @@ table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning'
### 开关
is_train = False # 是否训练
is_train = True # 是否训练
is_debug = False # 是否调试
is_eta = False # 是否使用eta接口
is_eta = True # 是否使用eta接口
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
is_timefurture = True # 是否使用时间特征
is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
@ -224,7 +224,7 @@ settings = f'{input_size}-{horizon}-{train_steps}--{k}-{data_set}-{y}'
# 获取日期时间
# now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') # 获取当前日期时间
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') # 获取当前日期时间
reportname = f'Brent原油大模型预测--{end_time}.pdf' # 报告文件名
reportname = f'Brent原油大模型周度预测--{end_time}.pdf' # 报告文件名
reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号
if end_time == '':
end_time = now

12
main_yuanyou_zhoudu.py
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@ -288,10 +288,10 @@ def predict_main():
if __name__ == '__main__':
global end_time
# 遍历2024-11-25 到 2024-12-3 之间的工作日日期
for i_time in pd.date_range('2024-10-8', '2025-2-26', freq='W'):
end_time = i_time.strftime('%Y-%m-%d')
predict_main()
# global end_time
# # 遍历2024-11-25 到 2024-12-3 之间的工作日日期
# for i_time in pd.date_range('2024-12-1', '2025-2-26', freq='W'):
# end_time = i_time.strftime('%Y-%m-%d')
# predict_main()
# predict_main()
predict_main()