iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/api/MdkApiImpl.java

@@ -4,7 +4,6 @@
import com.iailab.framework.common.util.object.ConvertUtils;
import com.iailab.module.model.api.mdk.MdkApi;
import com.iailab.module.model.api.mdk.dto.*;
import com.iailab.framework.common.pojo.CommonResult;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.DmModuleEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.DmModuleService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmPredictItemService;
@@ -70,6 +69,9 @@
    @Override
    public MdkPredictModuleRespDTO predictModule(MdkPredictReqDTO reqDTO) {
        MdkPredictModuleRespDTO resp = new MdkPredictModuleRespDTO();
        resp.setPredictTime(reqDTO.getPredictTime());
        resp.setModuleType(reqDTO.getModuleType());

        Map<String, MdkPredictItemRespDTO> predictItemRespMap = new HashMap<>();
        try {
            if (reqDTO.getPredictTime() == null) {
@@ -95,17 +97,38 @@
                    intervalTime = (int) (reqDTO.getPredictTime().getTime() - module.getPredicttime().getTime()) / (1000 * 60);
                }
                List<ItemVO> predictItemList = mmPredictItemService.getByModuleId(module.getId());
                Map<String, PredictResultVO> predictResultMap = predictModuleHandler.predict(predictItemList, reqDTO.getPredictTime(), intervalTime);
                Map<String, PredictResultVO> predictResultMap = new HashMap<>(predictItemList.size());
                // 分组，先运行normal预测项，再将结果传递给merge预测项
                List<ItemVO> normalItems = predictItemList.stream().filter(e -> e.getItemType().equals("NormalItem")).collect(Collectors.toList());
                if (!CollectionUtils.isEmpty(normalItems)) {
                    predictModuleHandler.predict(normalItems, reqDTO.getPredictTime(), intervalTime,predictResultMap);
                    List<ItemVO> mergeItems = predictItemList.stream().filter(e -> e.getItemType().equals("MergeItem")).collect(Collectors.toList());
                    if (!CollectionUtils.isEmpty(mergeItems)) {
                        predictModuleHandler.predict(mergeItems, reqDTO.getPredictTime(), intervalTime,predictResultMap);
                    }
                }
                // 更新Module时间
                dmModuleService.updatePredictTime(module.getId(), reqDTO.getPredictTime());
                if (reqDTO.getIsResult() == null || !reqDTO.getIsResult()) {
                    return resp;
                }
                for (Map.Entry<String, PredictResultVO> entry : predictResultMap.entrySet()) {
                    List<MdkPredictDataDTO> predictData = entry.getValue().getPredictList().stream().map(t-> {
                        MdkPredictDataDTO dto1 = new MdkPredictDataDTO();
                        dto1.setDataTime(t.getDataTime());
                        dto1.setDataValue(t.getDataValue());
                        return dto1;
                    }).collect(Collectors.toList());
                    MdkPredictItemRespDTO itemResp = new MdkPredictItemRespDTO();
                    itemResp.setItemId(entry.getValue().getPredictId());
                    itemResp.setPredictData(predictData);
                    itemResp.setItemId(entry.getKey());
                    itemResp.setPredictTime(reqDTO.getPredictTime());
                    Map<String, List<MdkPredictDataDTO>> itemPredictData = new HashMap<>();

                    Map<String, List<DataValueVO>> predictLists = predictResultHandler.convertToPredictData2(entry.getValue());
                    for (Map.Entry<String, List<DataValueVO>> dataListEntry : predictLists.entrySet()) {
                        List<MdkPredictDataDTO> predictData = dataListEntry.getValue().stream().map(t -> {
                            MdkPredictDataDTO dto1 = new MdkPredictDataDTO();
                            dto1.setDataTime(t.getDataTime());
                            dto1.setDataValue(t.getDataValue());
                            return dto1;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        itemPredictData.put(dataListEntry.getKey(), predictData);
                    }
                    itemResp.setPredictData(itemPredictData);
                    predictItemRespMap.put(entry.getKey(), itemResp);
                }
            }
@@ -127,26 +150,31 @@
    @Override
    public MdkPredictItemRespDTO predictItem(MdkPredictReqDTO reqDTO) {
        MdkPredictItemRespDTO resp = new MdkPredictItemRespDTO();

        try {
            log.info("预测计算开始: " + System.currentTimeMillis());
            List<MdkPredictDataDTO> predictData = new ArrayList<>();
            ItemVO predictItem = itemEntityFactory.getItemByItemNo(reqDTO.getItemNo());
            PredictItemHandler predictItemHandler = (PredictItemHandler)predictItemFactory.create(predictItem.getId());
            PredictResultVO predictResult = predictItemHandler.predict(reqDTO.getPredictTime(), predictItem);
            Map<String, List<DataValueVO>> resultMap = predictResultHandler.convertToPredictData(predictResult);
            if (!CollectionUtils.isEmpty(resultMap)) {
                for (Map.Entry<String, List<DataValueVO>> entry : resultMap.entrySet()) {
                    predictData = ConvertUtils.sourceToTarget(entry.getValue(), MdkPredictDataDTO.class);
                }

            ItemVO itemByItemNo = mmPredictItemService.getItemByItemNo(reqDTO.getItemNo());
            List<ItemVO> predictItemList = new ArrayList<>();
            predictItemList.add(itemByItemNo);
            Map<String, PredictResultVO> predictResultMap = new HashMap<>(predictItemList.size());
            predictModuleHandler.predict(predictItemList, reqDTO.getPredictTime(), 0,predictResultMap);

            Map<String, List<MdkPredictDataDTO>> itemPredictData = new HashMap<>();

            Map<String, List<DataValueVO>> predictLists = predictResultHandler.convertToPredictData2(predictResultMap.get(reqDTO.getItemNo()));
            for (Map.Entry<String, List<DataValueVO>> dataListEntry : predictLists.entrySet()) {
                List<MdkPredictDataDTO> predictData = dataListEntry.getValue().stream().map(t -> {
                    MdkPredictDataDTO dto1 = new MdkPredictDataDTO();
                    dto1.setDataTime(t.getDataTime());
                    dto1.setDataValue(t.getDataValue());
                    return dto1;
                }).collect(Collectors.toList());
                itemPredictData.put(dataListEntry.getKey(), predictData);
            }
            resp.setPredictData(predictData);
            resp.setItemId(predictItem.getId());
            resp.setItemId(reqDTO.getItemNo());
            resp.setPredictTime(reqDTO.getPredictTime());
            log.info("预测计算结束: " + System.currentTimeMillis());
        } catch (Exception ex) {
            log.info("预测计算异常: " + System.currentTimeMillis(),ex);
            return resp;
            resp.setPredictData(itemPredictData);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

        return resp;
@@ -178,12 +206,12 @@
        resp.setScheduleTime(reqDTO.getScheduleTime());
        try {
            log.info("调度计算开始: " + System.currentTimeMillis());
            ScheduleResultVO scheduleResult = scheduleModelHandler.doSchedule(reqDTO.getModelCode(), reqDTO.getScheduleTime());
            ScheduleResultVO scheduleResult = scheduleModelHandler.doSchedule(reqDTO.getScheduleCode(), reqDTO.getScheduleTime());
            resp.setResult(scheduleResult.getResult());
            log.info("预测计算结束: " + System.currentTimeMillis());
        } catch (Exception ex) {
            log.info("调度计算异常: " + System.currentTimeMillis());
            ex.printStackTrace();
//            ex.printStackTrace();
            return resp;
        }
        return resp;