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聚烯烃配置文件更改

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workpc 2025-03-19 15:47:04 +08:00
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commit c9b4673389
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2
config_juxiting.py
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@ -209,7 +209,7 @@ 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 is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的 is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
is_edbnamelist = False # 自定义特征，对应上面的edbnamelist is_edbnamelist = False # 自定义特征，对应上面的edbnamelist
is_update_eta = False # 预测结果上传到eta is_update_eta = True # 预测结果上传到eta
is_update_report = False # 是否上传报告 is_update_report = False # 是否上传报告
is_update_warning_data = False # 是否上传预警数据 is_update_warning_data = False # 是否上传预警数据
is_del_corr = 0.6 # 是否删除相关性高的特征,取值为 0-1 ，0 为不删除，0.6 表示删除相关性小于0.6的特征 is_del_corr = 0.6 # 是否删除相关性高的特征,取值为 0-1 ，0 为不删除，0.6 表示删除相关性小于0.6的特征

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config_juxiting_yuedu.py
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@ -106,7 +106,6 @@ modelsindex = {
} }
# eta 上传预测结果的请求体，后面发起请求的时候更改 model datalist 数据 # eta 上传预测结果的请求体，后面发起请求的时候更改 model datalist 数据
data = { data = {
"IndexCode": "", "IndexCode": "",
@ -132,8 +131,7 @@ data = {
ClassifyId = 1161 ClassifyId = 1161
# 变量定义--测试环境
############################################################################################################### 变量定义--测试环境
server_host = '192.168.100.53' server_host = '192.168.100.53'
login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login" login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login"
@ -200,9 +198,9 @@ dbname = 'jingbo_test'
table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning' table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning'
### 开关 # 开关
is_train = True # 是否训练 is_train = True # 是否训练
is_debug = True # 是否调试 is_debug = False # 是否调试
is_eta = True # 是否使用eta接口 is_eta = True # 是否使用eta接口
is_market = False # 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_market = False # 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_timefurture = True # 是否使用时间特征
@ -216,9 +214,9 @@ is_del_corr = 0.6 # 是否删除相关性高的特征,取值为 0-1 ，0 为不
is_del_tow_month = True # 是否删除两个月不更新的特征 is_del_tow_month = True # 是否删除两个月不更新的特征
# 连接到数据库 # 连接到数据库
db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername, password=password, database=dbname) db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername,
password=password, database=dbname)
db_mysql.connect() db_mysql.connect()
print("数据库连接成功", host, dbname, dbusername) print("数据库连接成功", host, dbname, dbusername)
@ -233,7 +231,7 @@ add_kdj = False # 是否添加kdj指标
if add_kdj and is_edbnamelist: if add_kdj and is_edbnamelist:
edbnamelist = edbnamelist+['K', 'D', 'J'] edbnamelist = edbnamelist+['K', 'D', 'J']
### 模型参数 # 模型参数
y = 'AVG-金能大唐久泰青州' y = 'AVG-金能大唐久泰青州'
avg_cols = [ avg_cols = [
'PP：拉丝：1102K：出厂价：青州：国家能源宁煤（日）', 'PP：拉丝：1102K：出厂价：青州：国家能源宁煤（日）',
@ -252,16 +250,16 @@ early_stop_patience_steps = 5 # 早停的耐心步数
test_size = 200 # 测试集大小，定义100，后面使用的时候重新赋值 test_size = 200 # 测试集大小，定义100，后面使用的时候重新赋值
val_size = test_size # 验证集大小,同测试集大小 val_size = test_size # 验证集大小,同测试集大小
### 特征筛选用到的参数 # 特征筛选用到的参数
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 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
corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征 corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征
rote = 0.06 # 绘图上下界阈值 rote = 0.06 # 绘图上下界阈值
### 计算准确率 # 计算准确率
weight_dict = [0.4, 0.15, 0.1, 0.1, 0.25] # 权重 weight_dict = [0.4, 0.15, 0.1, 0.1, 0.25] # 权重
### 文件 # 文件
data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件 data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件
dataset = 'juxitingyuedudataset' # 数据集文件夹 dataset = 'juxitingyuedudataset' # 数据集文件夹
@ -278,7 +276,7 @@ reportname = f'PP大模型预测报告--{end_time}.pdf' # 报告文件名
reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号 reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号
if end_time == '': if end_time == '':
end_time = now end_time = now
### 邮件配置 # 邮件配置
username = '1321340118@qq.com' username = '1321340118@qq.com'
passwd = 'wgczgyhtyyyyjghi' passwd = 'wgczgyhtyyyyjghi'
# recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com'] # recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com']
@ -291,7 +289,7 @@ file=os.path.join(dataset,'reportname')
ssl = True ssl = True
### 日志配置 # 日志配置
# 创建日志目录（如果不存在） # 创建日志目录（如果不存在）
log_dir = 'logs' log_dir = 'logs'
@ -303,8 +301,10 @@ logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.INFO) logger.setLevel(logging.INFO)
# 配置文件处理器，将日志记录到文件 # 配置文件处理器，将日志记录到文件
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5) file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(
file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')) log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5)
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
# 配置控制台处理器，将日志打印到控制台 # 配置控制台处理器，将日志打印到控制台
console_handler = logging.StreamHandler() console_handler = logging.StreamHandler()
@ -315,4 +315,3 @@ logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(console_handler)
# logger.info('当前配置：'+settings) # logger.info('当前配置：'+settings)

33
config_juxiting_zhoudu.py
View File

@ -106,7 +106,6 @@ modelsindex = {
} }
# eta 上传预测结果的请求体，后面发起请求的时候更改 model datalist 数据 # eta 上传预测结果的请求体，后面发起请求的时候更改 model datalist 数据
data = { data = {
"IndexCode": "", "IndexCode": "",
@ -132,8 +131,7 @@ data = {
ClassifyId = 1161 ClassifyId = 1161
# 变量定义--测试环境
############################################################################################################### 变量定义--测试环境
server_host = '192.168.100.53' server_host = '192.168.100.53'
login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login" login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login"
@ -200,9 +198,9 @@ dbname = 'jingbo_test'
table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning' table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning'
### 开关 # 开关
is_train = False # 是否训练 is_train = True # 是否训练
is_debug = True # 是否调试 is_debug = False # 是否调试
is_eta = True # 是否使用eta接口 is_eta = True # 是否使用eta接口
is_market = False # 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_market = False # 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_timefurture = True # 是否使用时间特征
@ -216,9 +214,9 @@ is_del_corr = 0.6 # 是否删除相关性高的特征,取值为 0-1 ，0 为不
is_del_tow_month = True # 是否删除两个月不更新的特征 is_del_tow_month = True # 是否删除两个月不更新的特征
# 连接到数据库 # 连接到数据库
db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername, password=password, database=dbname) db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername,
password=password, database=dbname)
db_mysql.connect() db_mysql.connect()
print("数据库连接成功", host, dbname, dbusername) print("数据库连接成功", host, dbname, dbusername)
@ -233,7 +231,7 @@ add_kdj = False # 是否添加kdj指标
if add_kdj and is_edbnamelist: if add_kdj and is_edbnamelist:
edbnamelist = edbnamelist+['K', 'D', 'J'] edbnamelist = edbnamelist+['K', 'D', 'J']
### 模型参数 # 模型参数
y = 'AVG-金能大唐久泰青州' y = 'AVG-金能大唐久泰青州'
avg_cols = [ avg_cols = [
'PP：拉丝：1102K：出厂价：青州：国家能源宁煤（日）', 'PP：拉丝：1102K：出厂价：青州：国家能源宁煤（日）',
@ -252,16 +250,16 @@ early_stop_patience_steps = 5 # 早停的耐心步数
test_size = 200 # 测试集大小，定义100，后面使用的时候重新赋值 test_size = 200 # 测试集大小，定义100，后面使用的时候重新赋值
val_size = test_size # 验证集大小,同测试集大小 val_size = test_size # 验证集大小,同测试集大小
### 特征筛选用到的参数 # 特征筛选用到的参数
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 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
corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征 corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征
rote = 0.06 # 绘图上下界阈值 rote = 0.06 # 绘图上下界阈值
### 计算准确率 # 计算准确率
weight_dict = [0.4, 0.15, 0.1, 0.1, 0.25] # 权重 weight_dict = [0.4, 0.15, 0.1, 0.1, 0.25] # 权重
### 文件 # 文件
data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件 data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件
dataset = 'juxitingzhoududataset' # 数据集文件夹 dataset = 'juxitingzhoududataset' # 数据集文件夹
@ -278,7 +276,7 @@ reportname = f'PP大模型预测报告--{end_time}.pdf' # 报告文件名
reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号 reportname = reportname.replace(':', '-') # 替换冒号
if end_time == '': if end_time == '':
end_time = now end_time = now
### 邮件配置 # 邮件配置
username = '1321340118@qq.com' username = '1321340118@qq.com'
passwd = 'wgczgyhtyyyyjghi' passwd = 'wgczgyhtyyyyjghi'
# recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com'] # recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com']
@ -291,7 +289,7 @@ file=os.path.join(dataset,'reportname')
ssl = True ssl = True
### 日志配置 # 日志配置
# 创建日志目录（如果不存在） # 创建日志目录（如果不存在）
log_dir = 'logs' log_dir = 'logs'
@ -303,8 +301,10 @@ logger = logging.getLogger('my_logger')
logger.setLevel(logging.INFO) logger.setLevel(logging.INFO)
# 配置文件处理器，将日志记录到文件 # 配置文件处理器，将日志记录到文件
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5) file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(
file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')) log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5)
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
# 配置控制台处理器，将日志打印到控制台 # 配置控制台处理器，将日志打印到控制台
console_handler = logging.StreamHandler() console_handler = logging.StreamHandler()
@ -315,4 +315,3 @@ logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler) logger.addHandler(console_handler)
# logger.info('当前配置：'+settings) # logger.info('当前配置：'+settings)

4
原油八大维度预测任务.py
View File

@ -9,8 +9,8 @@ import time
def run_predictions(target_date): def run_predictions(target_date):
"""执行三个预测脚本""" """执行三个预测脚本"""
scripts = [ scripts = [
# "main_yuanyou.py", "main_yuanyou.py",
# "main_yuanyou_zhoudu.py", "main_yuanyou_zhoudu.py",
"main_yuanyou_yuedu.py" "main_yuanyou_yuedu.py"
] ]