iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mdk/predict/impl/PredictModelHandlerImpl.java

@@ -6,9 +6,11 @@
import com.iail.model.IAILModel;
import com.iailab.module.model.common.enums.CommonConstant;
import com.iailab.module.model.common.enums.OutResultType;
import com.iailab.module.model.common.exception.ModelResultErrorException;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmItemOutputEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmModelArithSettingsEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmPredictModelEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.enums.ItemRunStatusEnum;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmItemOutputService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmModelArithSettingsService;
import com.iailab.module.model.mdk.common.enums.TypeA;
@@ -55,14 +57,14 @@
     * @throws ModelInvokeException
     */
    @Override
    public synchronized PredictResultVO predictByModel(Date predictTime, MmPredictModelEntity predictModel,String itemName) throws ModelInvokeException {
    public synchronized PredictResultVO predictByModel(Date predictTime, MmPredictModelEntity predictModel,String itemName,String itemNo) throws ModelInvokeException {
        PredictResultVO result = new PredictResultVO();
        if (predictModel == null) {
            throw new ModelInvokeException("modelEntity is null");
        }
        String modelId = predictModel.getId();
        try {
            List<SampleData> sampleDataList = sampleConstructor.constructSample(TypeA.Predict.name(), modelId, predictTime);
            List<SampleData> sampleDataList = sampleConstructor.constructSample(TypeA.Predict.name(), modelId, predictTime, itemName);
            String modelPath = predictModel.getModelpath();
            if (modelPath == null) {
                log.info("模型路径不存在，modelId=" + modelId);
@@ -87,7 +89,7 @@
            param2Values[portLength] = newModelBean.getDataMap().get("models");
            param2Values[portLength + 1] = settings;

            log.info("####################### 预测模型 "+ "【itemId:" + predictModel.getItemid() + ",itemName" + itemName + "】 ##########################");
            log.info("####################### 预测模型 "+ "【itemId:" + predictModel.getItemid() + ",itemName" + itemName + ",itemNo" + itemNo + "】 ##########################");
//            JSONObject jsonObjNewModelBean = new JSONObject();
//            jsonObjNewModelBean.put("newModelBean", newModelBean);
//            log.info(String.valueOf(jsonObjNewModelBean));
@@ -99,14 +101,14 @@
            HashMap<String, Object> modelResult = DllUtils.run(newModelBean, param2Values, predictModel.getMpkprojectid());
            if (!modelResult.containsKey(CommonConstant.MDK_STATUS_CODE) || !modelResult.containsKey(CommonConstant.MDK_RESULT) ||
                    !modelResult.get(CommonConstant.MDK_STATUS_CODE).toString().equals(CommonConstant.MDK_STATUS_100)) {
                throw new RuntimeException("模型结果异常：" + modelResult);
                throw new ModelResultErrorException("模型结果异常：" + modelResult);
            }
            modelResult = (HashMap<String, Object>) modelResult.get(CommonConstant.MDK_RESULT);
            //打印结果
            log.info("预测模型计算完成：modelId=" + modelId + ",modelName" + predictModel.getMethodname());
//            log.info("预测模型计算完成：modelId=" + modelId + ",modelName" + predictModel.getMethodname());
            JSONObject jsonObjResult = new JSONObject();
            jsonObjResult.put("result", modelResult);
            log.info(String.valueOf(jsonObjResult));
            log.info("预测模型计算完成：modelId=" + modelId + ",modelName" + predictModel.getMethodname() + "modelResult" + String.valueOf(jsonObjResult));

            List<MmItemOutputEntity> itemOutputList = mmItemOutputService.getByItemid(predictModel.getItemid());
            Map<MmItemOutputEntity, double[]> predictMatrixs = new HashMap<>();
@@ -141,8 +143,11 @@
            result.setPredictDoubleValues(predictDoubleValues);
            result.setModelResult(modelResult);
            result.setPredictTime(predictTime);
        } catch (ModelResultErrorException ex) {
            ex.printStackTrace();
            throw ex;
        } catch (Exception ex) {
            log.error("调用发生异常，异常信息为:{}", ex);
//            log.error("调用发生异常，异常信息为:{0}", ex.getMessage());
            ex.printStackTrace();
            throw new ModelInvokeException(ex.getMessage());
        }