410 lines
18 KiB
Python
410 lines
18 KiB
Python
import logging
|
||
import os
|
||
import logging.handlers
|
||
import datetime
|
||
from lib.tools import MySQLDB, SQLiteHandler
|
||
|
||
|
||
# eta 接口token
|
||
APPID = "XNLDvxZHHugj7wJ7"
|
||
SECRET = "iSeU4s6cKKBVbt94htVY1p0sqUMqb2xa"
|
||
|
||
# eta 接口url
|
||
sourcelisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/source/list'
|
||
classifylisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/classify/list?ClassifyType='
|
||
uniquecodedataurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/data?UniqueCode=4991c37becba464609b409909fe4d992&StartDate=2024-02-01'
|
||
classifyidlisturl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/list?ClassifyId='
|
||
edbcodedataurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/data?EdbCode='
|
||
edbdatapushurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/push'
|
||
edbdeleteurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/business/edb/del'
|
||
edbbusinessurl = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/business/data/del'
|
||
|
||
edbcodenamedict = {
|
||
'C2403287411': '华北高硫焦与等热值动力煤价格对比',
|
||
'C2403282801': '华东高硫焦与等热值动力煤价格对比',
|
||
'ID00150321': '石油焦：2 # A：市场低端价：山东（日）',
|
||
'ID00150329': '石油焦：2 # A：市场主流价：山东（日）',
|
||
'ID00150325': '石油焦：2 # A：市场高端价：山东（日）',
|
||
'ID00150333': '石油焦：2 # B：市场低端价：山东（日）',
|
||
'ID00150357': '石油焦：2 # B：市场主流价：山东（日）',
|
||
'ID00150345': '石油焦：2 # B：市场高端价：山东（日）',
|
||
'ID01101276': '高硫焦：4B：出厂价：山东：青岛炼化（日）',
|
||
'ID00150417': '石油焦：高硫焦：市场低端价：华北地区（日）',
|
||
'ID00150425': '石油焦：高硫焦：市场低端价：华南地区（日）',
|
||
'ID00150437': '石油焦：高硫焦：市场高端价：华北地区（日）',
|
||
'ID00150441': '石油焦：高硫焦：市场高端价：华东地区（日）',
|
||
'ID00150445': '石油焦：高硫焦：市场高端价：华南地区（日）',
|
||
'ID00150449': '石油焦：高硫焦：市场高端价：西北地区（日）',
|
||
'ID00150453': '石油焦：高硫焦：市场高端价：西南地区（日）',
|
||
'ID01300358': '石油焦：3 # C：市场低端价：山东（日）',
|
||
'ID01300357': '石油焦：3 # C：市场高端价：山东（日）',
|
||
'ID00150377': '石油焦：3 # ：市场主流价：华中地区（日）',
|
||
'ID01387678': '煅烧焦：中硫：3 % S：市场价：华中地区（日）',
|
||
'ID01387656': '煅烧焦：中硫：3 % S：市场价：山东（日）',
|
||
'ID00150381': '石油焦：3 # A：市场低端价：山东（日）',
|
||
'ID00150397': '石油焦：3 # B：市场低端价：山东（日）',
|
||
'ID00150405': '石油焦：3 # B：市场高端价：山东（日）',
|
||
'ID00150429': '石油焦：高硫焦：市场低端价：西北地区（日）',
|
||
'ID00150433': '石油焦：高硫焦：市场低端价：西南地区（日）',
|
||
'ID00150457': '石油焦：高硫焦：市场主流价：华北地区（日）',
|
||
'ID00150461': '石油焦：高硫焦：市场主流价：华东地区（日）',
|
||
'ID00150465': '石油焦：高硫焦：市场主流价：华南地区（日）',
|
||
'ID00150469': '石油焦：高硫焦：市场主流价：西北地区（日）',
|
||
'ID00150473': '石油焦：高硫焦：市场主流价：西南地区（日）',
|
||
'B3e90b34e4b9e7a6ea3': '石油焦市场均价(元/吨)',
|
||
'B8a0ab5357569c385a9': '石油焦海绵焦市场均价(元/吨)',
|
||
'B8a920b59fe7effd116': '石油焦4 # -5#市场均价(元/吨)',
|
||
'B81e66c7dc542809035': '石油焦海绵焦华东高硫焦（低端）(元/吨)（百川）',
|
||
'B6fc631d20e277ce496': '石油焦海绵焦华东高硫焦（高端）(元/吨)（百川）',
|
||
'Be9ed3ebd44ad291a3c': '石油焦海绵焦华南高硫焦（低端）(元/吨)（百川）',
|
||
'B347350473783e640dc': '石油焦海绵焦华南高硫焦（高端）(元/吨)（百川）',
|
||
'B7acab268ac4a419f77': '煅烧焦华北中硫(低端S < 3.0，普货)(元/吨)',
|
||
'Beecfb2678481997f68': '煅烧焦山东中硫(高端S < 3.0，普货)(元/吨)',
|
||
'B4bc4d186dc0f7d6d96': '煅烧焦华中中硫(高端S < 3.0，普货)(元/吨)',
|
||
'B46cc7d0a90155b5bfd': '煅烧焦山东高硫(高端S < 3.5，普货)(元/吨)',
|
||
'B4501068048575cd6f1': '煅烧焦西北高硫(S < 4.0，普货)(元/吨)',
|
||
'Bfccb234f4c4e047314': '煅烧焦中硫普货市场均价(硫 < 3.0 %)(元/吨)',
|
||
'B1133e458cc493d7728': '煅烧焦高硫普货市场均价(元/吨)（百川）',
|
||
'B185a597decfc71915a': '预焙阳极山东低端(元/吨)（百川）',
|
||
'B16b98ff5f959dfdcad': '负极材料市场参考价(元/吨)（百川）',
|
||
'B7ce1371e09479bee56': '人造石墨负极材料中端(元/吨)',
|
||
'Bab0904b23e968a3068': '天然石墨负极材料中端(元/吨)',
|
||
'B180e67aaa174414553': '中间相碳微球负极材料高端(元/吨)',
|
||
'B41c03de42ea84d5c2f': '中间相碳微球负极材料中端(元/吨)',
|
||
'B5c3b60680b7bbd92af': '负极材料石墨化国内低端价(元/吨)',
|
||
'B1bcde6130de031bd42': '山西 改质沥青(元/吨)',
|
||
'Bb9f4a1f6dd32b4ad8a': '山东 改质沥青(元/吨)',
|
||
'C2411261557491549': '石油焦市场均价(元/吨)/4DMA',
|
||
'C2411271143174617': '石油焦市场均价(元/吨)/9DMA',
|
||
'RE00010074': '煅烧焦：中硫焦：生产毛利：山东（周）',
|
||
'B9d1acaf80383683da3': '石油焦总产量（周）(吨)',
|
||
'Bdaa719a38936c8dd76': '石油焦开工率（周）(% )',
|
||
'B9459d549a332b200e7': '石油焦行业总库存（周）(吨)',
|
||
'Bce6e098b9518370cff': '石油焦工厂库存（周）(吨)',
|
||
'B577ce2809772779710': '石油焦市场库存（周）(吨)',
|
||
'B5d8c564c62f3e6b77f': '石油焦成本（周）(吨)',
|
||
'B43baa98bcaa06c11a5': '石油焦利润（周）(吨)',
|
||
'Bdd0c1361d94081211c': '煅烧石油焦总产量（周）(吨)',
|
||
'B65315111fa28951b1e': '煅烧石油焦开工率（周）(% )',
|
||
'B2aff5f2632a20027d0': '煅烧石油焦行业总库存（周）(吨)',
|
||
'B29fbd31128cd71b212': '煅烧石油焦工厂库存（周）(吨)',
|
||
'B7a88313a89d1261c53': '煅烧石油焦成本（周）(吨)',
|
||
'Bd4fa36b4decec0aafa': '煅烧石油焦利润（周）(吨)',
|
||
'B9bd80eac7df81ffbd4': '预焙阳极总产量（周）(吨)',
|
||
'B27074786605f4660d2': '预焙阳极开工率（周）(% )',
|
||
'Bdc2a5985ecb56b6a0c': '预焙阳极行业总库存（周）(吨)',
|
||
'Bce8511f899e487e5b6': '预焙阳极工厂库存（周）(吨)',
|
||
'B13ec89105bd866a2bd': '预焙阳极成本（周）(吨)',
|
||
'B66c3abcfa15a2e611c': '预焙阳极利润（周）(吨)',
|
||
'Ba3bcf63e6e846cd3f8': '负极材料总产量（周）(吨)',
|
||
'B10b8f4c702b72f4ee4': '负极材料开工率（周）(% )',
|
||
'Bc25e82dd595c5f92fc': '负极材料行业总库存（周）(吨)',
|
||
'B0a14d1936a5e072f25': '负极材料工厂库存（周）(吨)',
|
||
'Ba9d192464b78194a48': '负极材料成本（周）(吨)',
|
||
'B15d62d9f48ccfa5984': '负极材料利润（周）(吨)',
|
||
'B7478e77ca116386afd': '针状焦总产量（周）(吨)',
|
||
'Bbe316d65258a4d47f4': '针状焦行业总库存（周）(吨)',
|
||
'Bf036a360a5eecb591d': '针状焦工厂库存（周）(吨)',
|
||
'Bc43a790c62aa57fc9d': '针状焦成本（周）(吨)',
|
||
'B23ebedbb88ff412952': '针状焦利润（周）(吨)',
|
||
'C2403286685': '黄骅港动力煤等热值',
|
||
'C2403285171': '黄骅等热值动力煤',
|
||
'C2403287884': '中硫石油焦煅烧利润',
|
||
'W000294': '国内主要港口石油焦出货量（隆重）',
|
||
'W000293': '日照港库存（隆重）',
|
||
'W000292': '港口总库存（隆重）',
|
||
'W000283': '主营石油焦产量（隆重）',
|
||
'W000282': '地炼石油焦产量（隆重）',
|
||
'W000281': '中国石油焦产量（隆重）',
|
||
'W000280': '主营石油焦开工负荷率（隆重）',
|
||
'W000279': '地炼石油焦开工负荷率（隆重）',
|
||
}
|
||
|
||
|
||
edbcodelist = edbcodenamedict.keys()
|
||
# 临时写死用指定的列,与上面的edbcode对应，后面更改
|
||
edbnamelist = ['ds', 'y']+[edbcodenamedict[edbcodename]
|
||
for edbcodename in edbcodelist]
|
||
|
||
# eta自有数据指标编码，石油焦铝用还没新增，暂且留空
|
||
modelsindex = {
|
||
}
|
||
|
||
# 百川数据指标编码
|
||
baichuanidnamedict = {
|
||
'1588348470396480901': '石油焦滨州-友泰',
|
||
'1588348470396480903': '石油焦东营-海科瑞林',
|
||
'1588348470396480911': '石油焦东营-亚通',
|
||
'1588348470396480888': '石油焦沧州-鑫海',
|
||
'1588348470396480917': '石油焦东营-万通',
|
||
'1588348470396480925': '石油焦东营-齐润',
|
||
'1588348470396481084': '石油焦东营-尚能4 # ',
|
||
'1588348470396480930': '石油焦潍坊-寿光鲁清',
|
||
'1588348470396480929': '石油焦滨州-鑫岳',
|
||
'1588348470396480650': '煅烧石油焦东营-启德-1',
|
||
'1588348470396481053': '煅烧石油焦东营-启德-2',
|
||
'1588348470396480645': '煅烧石油焦东营-山东汇宇-1',
|
||
'1588348470396481049': '煅烧石油焦东营-山东汇宇-2',
|
||
'1588348470396481098': '煅烧石油焦东营-山东汇宇-3',
|
||
'1588348470396481108': '煅烧石油焦东营-山东汇宇-4'
|
||
}
|
||
|
||
|
||
# baichuanidnamedict = {'1588348470396475286': 'test1', '1666': 'test2'} # 北京环境测试用
|
||
|
||
# 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 = {
|
||
"IndexCode": "",
|
||
"IndexName": "价格预测模型",
|
||
"Unit": "无",
|
||
"Frequency": "日度",
|
||
"SourceName": f"价格预测",
|
||
"Remark": 'ddd',
|
||
"DataList": [
|
||
{
|
||
"Date": "2024-05-02",
|
||
"Value": 333444
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
|
||
# eta 分类
|
||
# 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
|
||
# url = 'http://10.189.2.78:8108/v1/edb/list?ClassifyId=1214'
|
||
# ParentId ":1160, 能源化工
|
||
# ClassifyId ":1214,原油 3912 石油焦
|
||
# ParentId ":1214,"，就是原油下所有的数据。
|
||
ClassifyId = 3707
|
||
|
||
|
||
# 变量定义--测试环境
|
||
server_host = '192.168.100.53' # 内网
|
||
# server_host = '183.242.74.28' # 外网
|
||
login_pushreport_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/server/login"
|
||
# 上传报告
|
||
upload_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/analysis/reportInfo/researchUploadReportSave"
|
||
# 停更预警
|
||
upload_warning_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/basicBuiness/crudeOilWarning/save"
|
||
# 查询数据项编码
|
||
query_data_list_item_nos_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/warehouse/dwDataItem/queryDataListItemNos"
|
||
# 上传数据项值
|
||
push_data_value_list_url = f"http://{server_host}:8080/jingbo-dev/api/dw/dataValue/pushDataValueList"
|
||
|
||
login_data = {
|
||
"data": {
|
||
"account": "api_test",
|
||
# "password": "MmVmNzNlOWI0MmY0ZDdjZGUwNzE3ZjFiMDJiZDZjZWU=", # Shihua@123456
|
||
"password": "ZTEwYWRjMzk0OWJhNTlhYmJlNTZlMDU3ZjIwZjg4M2U=", # 123456
|
||
"tenantHashCode": "8a4577dbd919675758d57999a1e891fe",
|
||
"terminal": "API"
|
||
},
|
||
"funcModule": "API",
|
||
"funcOperation": "获取token"
|
||
}
|
||
|
||
upload_data = {
|
||
"groupNo": '', # 用户组id
|
||
"funcModule": '研究报告信息',
|
||
"funcOperation": '上传原油价格预测报告',
|
||
"data": {
|
||
"ownerAccount": 'arui', # 报告所属用户账号
|
||
"reportType": 'OIL_PRICE_FORECAST', # 报告类型，固定为OIL_PRICE_FORECAST
|
||
"fileName": '2000-40-5-50--100-原油指标数据.xlsx-Brent活跃合约--2024-09-06-15-01-29-预测报告.pdf', # 文件名称
|
||
"fileBase64": '', # 文件内容base64
|
||
"categoryNo": 'yyjgycbg', # 研究报告分类编码
|
||
"smartBusinessClassCode": 'YCJGYCBG', # 分析报告分类编码
|
||
"reportEmployeeCode": "E40116", # 报告人
|
||
"reportDeptCode": "D0044", # 报告部门
|
||
"productGroupCode": "RAW_MATERIAL" # 商品分类
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
|
||
warning_data = {
|
||
"groupNo": '', # 用户组id
|
||
"funcModule": '原油特征停更预警',
|
||
"funcOperation": '原油特征停更预警',
|
||
"data": {
|
||
'WARNING_TYPE_NAME': '特征数据停更预警',
|
||
'WARNING_CONTENT': '',
|
||
'WARNING_DATE': ''
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
query_data_list_item_nos_data = {
|
||
"funcModule": "数据项",
|
||
"funcOperation": "查询",
|
||
"data": {
|
||
"dateStart": "20200101",
|
||
"dateEnd": "20241231",
|
||
"dataItemNoList": ["Brentzdj", "Brentzgj"] # 数据项编码,代表 brent最低价和最高价
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
push_data_value_list_data = {
|
||
"funcModule": "数据表信息列表",
|
||
"funcOperation": "新增",
|
||
"data": [
|
||
{"dataItemNo": "91230600716676129",
|
||
"dataDate": "20230113",
|
||
"dataStatus": "add",
|
||
"dataValue": 100.11
|
||
},
|
||
{"dataItemNo": "91230600716676129P|ETHYL_BEN|CAPACITY",
|
||
"dataDate": "20230113",
|
||
"dataStatus": "add",
|
||
"dataValue": 100.55
|
||
},
|
||
{"dataItemNo": "91230600716676129P|ETHYL_BEN|CAPACITY",
|
||
"dataDate": "20230113",
|
||
"dataStatus": "add",
|
||
"dataValue": 100.55
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
# 八大维度数据项编码
|
||
bdwd_items = {
|
||
'ciri': 'syjphycbdwdcr',
|
||
'benzhou': 'syjphycbdwdbz',
|
||
'cizhou': 'syjlyycbdwdcz',
|
||
'gezhou': 'syjlyycbdwdgz',
|
||
'ciyue': 'syjlyycbdwdcy',
|
||
'cieryue': 'syjlyycbdwdcey',
|
||
'cisanyue': 'syjlyycbdwdcsy',
|
||
'cisiyue': 'syjlyycbdwdcsiy',
|
||
}
|
||
|
||
# 北京环境数据库
|
||
# host = '192.168.101.27'
|
||
# port = 3306
|
||
# dbusername = 'root'
|
||
# password = '123456'
|
||
# dbname = 'jingbo_test'
|
||
|
||
# 京博测试环境
|
||
host = 'rm-2zehj3r1n60ttz9x5ko.mysql.rds.aliyuncs.com'
|
||
port = 3306
|
||
dbusername = 'jingbo'
|
||
password = 'shihua@123'
|
||
dbname = 'jingbo-test'
|
||
|
||
|
||
table_name = 'v_tbl_crude_oil_warning'
|
||
baichuan_table_name = 'V_TBL_BAICHUAN_YINGFU_VALUE'
|
||
# select BAICHUAN_ID, DATA_DATE, DATA_VALUE from V_TBL_BAICHUAN_YINGFU_VALUE where BAICHUAN_ID in ('1588348470396475286', '1666')
|
||
# 开关
|
||
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
|
||
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_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
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is_update_report = True # 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_update_predict_value = True # 是否上传预测值到市场信息平台
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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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is_del_tow_month = True # 是否删除两个月不更新的特征
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# 连接到数据库
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db_mysql = MySQLDB(host=host, user=dbusername,
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password=password, database=dbname)
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db_mysql.connect()
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print("数据库连接成功", host, dbname, dbusername)
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# 数据截取日期
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start_year = 2020 # 数据开始年份
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end_time = '' # 数据截取日期
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freq = 'B' # 时间频率，"D": 天 "W": 周"M": 月"Q": 季度"A": 年 "H": 小时 "T": 分钟 "S": 秒 "B": 工作日
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delweekenday = True if freq == 'B' else False # 是否删除周末数据
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is_corr = False # 特征是否参与滞后领先提升相关系数
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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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# 模型参数
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y = '煅烧焦山东高硫(高端S < 3.5，普货)(元/吨)'
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avg_cols = [
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]
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offsite = 80
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offsite_col = []
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horizon = 5 # 预测的步长
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input_size = 40 # 输入序列长度
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train_steps = 50 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 = 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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# 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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corr_threshold = 0.6 # 相关性大于0.6的特征
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rote = 0.06 # 绘图上下界阈值
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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
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data_set = '石油焦普货指标数据.xlsx' # 数据集文件
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dataset = 'shiyoujiaopuhuodataset' # 数据集文件夹
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# 数据库名称
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db_name = os.path.join(dataset, 'jbsh_shiyoujiao_puhuo.db')
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sqlitedb = SQLiteHandler(db_name)
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sqlitedb.connect()
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settings = f'{input_size}-{horizon}-{train_steps}--{k}-{data_set}'
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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'石油焦普货大模型日度预测报告--{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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# 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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# recv=['liurui_test@163.com']
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title = 'reportname'
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content = y+'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(
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log_dir, 'pricepredict.log'), maxBytes=1024 * 1024, backupCount=5)
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file_handler.setFormatter(logging.Formatter(
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'%(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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