聚烯烃配置文件更改
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c9b4673389
@ -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_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
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is_edbnamelist = False # 自定义特征，对应上面的edbnamelist
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||||
is_update_eta = False # 预测结果上传到eta
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||||
is_update_eta = True # 预测结果上传到eta
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||||
is_update_report = False # 是否上传报告
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||||
is_update_warning_data = False # 是否上传预警数据
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||||
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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||||
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||||
@ -106,7 +106,6 @@ modelsindex = {
|
||||
}
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||||
# 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
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data = {
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"IndexCode": "",
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||||
@ -132,8 +131,7 @@ data = {
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ClassifyId = 1161
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||||
############################################################################################################### 变量定义--测试环境
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||||
# 变量定义--测试环境
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||||
server_host = '192.168.100.53'
|
||||
|
||||
login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login"
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||||
@ -200,9 +198,9 @@ dbname = 'jingbo_test'
|
||||
table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning'
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||||
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||||
### 开关
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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
|
||||
is_debug = False # 是否调试
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||||
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
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||||
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
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||||
is_del_tow_month = True # 是否删除两个月不更新的特征
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||||
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||||
# 连接到数据库
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||||
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()
|
||||
print("数据库连接成功", host, dbname, dbusername)
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||||
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||||
@ -233,7 +231,7 @@ add_kdj = False # 是否添加kdj指标
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||||
if add_kdj and is_edbnamelist:
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||||
edbnamelist = edbnamelist+['K', 'D', 'J']
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||||
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||||
### 模型参数
|
||||
# 模型参数
|
||||
y = 'AVG-金能大唐久泰青州'
|
||||
avg_cols = [
|
||||
'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
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||||
test_size = 200 # 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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||||
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||||
### 特征筛选用到的参数
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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
|
||||
corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征
|
||||
rote = 0.06 # 绘图上下界阈值
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||||
|
||||
### 计算准确率
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||||
# 计算准确率
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||||
weight_dict = [0.4, 0.15, 0.1, 0.1, 0.25] # 权重
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||||
|
||||
|
||||
### 文件
|
||||
# 文件
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||||
data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件
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||||
dataset = 'juxitingyuedudataset' # 数据集文件夹
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||||
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||||
@ -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
|
||||
if end_time == '':
|
||||
end_time = now
|
||||
### 邮件配置
|
||||
# 邮件配置
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||||
username = '1321340118@qq.com'
|
||||
passwd = 'wgczgyhtyyyyjghi'
|
||||
# recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com']
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||||
@ -291,7 +289,7 @@ file=os.path.join(dataset,'reportname')
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||||
ssl = True
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||||
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||||
### 日志配置
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||||
# 日志配置
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||||
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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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||||
@ -303,8 +301,10 @@ logger = logging.getLogger('my_logger')
|
||||
logger.setLevel(logging.INFO)
|
||||
|
||||
# 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.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
|
||||
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(
|
||||
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
|
||||
console_handler = logging.StreamHandler()
|
||||
@ -315,4 +315,3 @@ logger.addHandler(file_handler)
|
||||
logger.addHandler(console_handler)
|
||||
|
||||
# logger.info('当前配置：'+settings)
|
||||
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||||
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@ -106,7 +106,6 @@ modelsindex = {
|
||||
}
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||||
# 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
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||||
data = {
|
||||
"IndexCode": "",
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||||
@ -132,8 +131,7 @@ data = {
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||||
ClassifyId = 1161
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||||
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||||
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||||
############################################################################################################### 变量定义--测试环境
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||||
# 变量定义--测试环境
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||||
server_host = '192.168.100.53'
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||||
|
||||
login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login"
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||||
@ -200,9 +198,9 @@ dbname = 'jingbo_test'
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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_debug = True # 是否调试
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||||
# 开关
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||||
is_train = True # 是否训练
|
||||
is_debug = False # 是否调试
|
||||
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_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
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||||
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||||
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||||
# 连接到数据库
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||||
db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername, password=password, database=dbname)
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||||
db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername,
|
||||
password=password, database=dbname)
|
||||
db_mysql.connect()
|
||||
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:
|
||||
edbnamelist = edbnamelist+['K', 'D', 'J']
|
||||
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||||
### 模型参数
|
||||
# 模型参数
|
||||
y = 'AVG-金能大唐久泰青州'
|
||||
avg_cols = [
|
||||
'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
|
||||
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
|
||||
corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征
|
||||
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
|
||||
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||||
### 文件
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||||
# 文件
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||||
data_set = 'PP指标数据.xlsx' # 数据集文件
|
||||
dataset = 'juxitingzhoududataset' # 数据集文件夹
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||||
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||||
@ -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
|
||||
if end_time == '':
|
||||
end_time = now
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||||
### 邮件配置
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||||
# 邮件配置
|
||||
username = '1321340118@qq.com'
|
||||
passwd = 'wgczgyhtyyyyjghi'
|
||||
# recv=['liurui_test@163.com','52585119@qq.com']
|
||||
@ -291,7 +289,7 @@ file=os.path.join(dataset,'reportname')
|
||||
ssl = True
|
||||
|
||||
|
||||
### 日志配置
|
||||
# 日志配置
|
||||
|
||||
# 创建日志目录（如果不存在）
|
||||
log_dir = 'logs'
|
||||
@ -303,8 +301,10 @@ logger = logging.getLogger('my_logger')
|
||||
logger.setLevel(logging.INFO)
|
||||
|
||||
# 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.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'))
|
||||
file_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(
|
||||
log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5)
|
||||
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(
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||||
'%(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
|
||||
console_handler = logging.StreamHandler()
|
||||
@ -315,4 +315,3 @@ logger.addHandler(file_handler)
|
||||
logger.addHandler(console_handler)
|
||||
|
||||
# logger.info('当前配置：'+settings)
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||||
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@ -9,8 +9,8 @@ import time
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def run_predictions(target_date):
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"""执行三个预测脚本"""
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scripts = [
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# "main_yuanyou.py",
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||||
# "main_yuanyou_zhoudu.py",
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||||
"main_yuanyou.py",
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||||
"main_yuanyou_zhoudu.py",
|
||||
"main_yuanyou_yuedu.py"
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]
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