模型运行输出配置

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/db/mysql.sql

@@ -856,4 +856,15 @@
    duration  bigint(20)  DEFAULT NULL COMMENT '耗时(s)',
    primary key (id),
    UNIQUE INDEX uk_item_id (item_id)
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT = '测项状态表' ROW_FORMAT = Dynamic;
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT = '测项状态表' ROW_FORMAT = Dynamic;

-- 模型输出
ALTER TABLE t_mm_predict_model DROP COLUMN `resultstrid`;
alter table t_mm_item_output add column `resultstr` varchar(50) DEFAULT NULL;
alter table t_mm_item_output add column `result_type` smallint DEFAULT NULL COMMENT '参数类型{1：一维数组；2：二维数组}';
alter table t_mm_item_output add column `result_index` int DEFAULT NULL;

-- 字典
INSERT INTO `iailab_plat_system`.`system_dict_type` (`id`, `name`, `type`, `status`, `remark`, `creator`, `create_time`, `updater`, `update_time`, `deleted`, `deleted_time`) VALUES (644, '模型结果数据类型', 'model_result_type', 0, '', '141', '2024-11-11 15:16:58', '141', '2024-11-11 15:16:58', b'0', '1970-01-01 00:00:00');
INSERT INTO `iailab_plat_system`.`system_dict_data` (`id`, `sort`, `label`, `value`, `dict_type`, `status`, `color_type`, `css_class`, `remark`, `creator`, `create_time`, `updater`, `update_time`, `deleted`) VALUES (1628, 1, 'double[]', '1', 'model_result_type', 0, '', '', '', '141', '2024-11-11 15:21:05', '141', '2024-11-11 15:21:05', b'0');
INSERT INTO `iailab_plat_system`.`system_dict_data` (`id`, `sort`, `label`, `value`, `dict_type`, `status`, `color_type`, `css_class`, `remark`, `creator`, `create_time`, `updater`, `update_time`, `deleted`) VALUES (1629, 2, 'double[][]', '2', 'model_result_type', 0, '', '', '', '141', '2024-11-11 15:21:17', '141', '2024-11-11 15:21:17', b'0');

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

@@ -70,6 +70,9 @@
    @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) {
@@ -96,18 +99,34 @@
                }
                List<ItemVO> predictItemList = mmPredictItemService.getByModuleId(module.getId());
                Map<String, PredictResultVO> predictResultMap = predictModuleHandler.predict(predictItemList, reqDTO.getPredictTime(), intervalTime);
                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);
                    predictItemRespMap.put(entry.getKey(), itemResp);
                }

//                for (Map.Entry<String, PredictResultVO> entry : predictResultMap.entrySet()) {
//                    for (Map.Entry<String, List<DataValueVO>> dataListEntry : entry.getValue().getPredictLists().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());
//                        MdkPredictItemRespDTO itemResp = new MdkPredictItemRespDTO();
//                        itemResp.setItemId(dataListEntry.getKey());
//                        itemResp.setPredictData(predictData);
//                        predictItemRespMap.put(entry.getKey(), itemResp);
//                    }
//                }

//                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);
//                    predictItemRespMap.put(entry.getKey(), itemResp);
//                }
            }
            log.info("预测计算结束: " + System.currentTimeMillis());
        } catch (Exception ex) {

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/controller/admin/MmPredictItemController.java

@@ -215,7 +215,7 @@
        for (int i = 0; i < itemIdList.size(); i++) {
            PreDataViewVO viewDto = new PreDataViewVO();
            String itemId = itemIdList.get(i);
            MmItemOutputEntity mmItemOutput = mmItemOutputService.getByItemid(itemId);
//            MmItemOutputEntity mmItemOutput = mmItemOutputService.getByItemid(itemId);
            MmPredictItemEntity predictItem = mmPredictItemService.getById(itemId);
            if (predictItem == null) {
                log.info("itemId=" + itemId + "; is null");

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/dto/MmPredictItemDTO.java

@@ -21,7 +21,7 @@

    private DmModuleItemEntity dmModuleItem;

    private MmItemOutputEntity mmItemOutput;
    private List<MmItemOutputEntity> mmItemOutputList;

    private MmPredictModelEntity mmPredictModel;


 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/entity/MmItemOutputEntity.java

@@ -40,6 +40,22 @@
    private String resulttableid;

    /**
     * 结果
     */
    @NotBlank(message="结果不能为空")
    private String resultstr;

    /**
     * 结果类型
     */
    private Integer resultType;

    /**
     * 结果索引
     */
    private Integer resultIndex;

    /**
     * 数据点名称
     */
    @NotBlank(message="数据点名称不能为空")

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/entity/MmItemStatusEntity.java

@@ -26,7 +26,7 @@
    /**
     * 预测项ID
     */
    private String itemid;
    private String itemId;

    /**
     * 最新运行时间

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/entity/MmPredictModelEntity.java

@@ -103,12 +103,6 @@
    private String modelparamstructure;

    /**
     * 结果
     */
    @NotBlank(message="结果不能为空")
    private String resultstrid;

    /**
     * 模型设置
     */
    private String settingmap;

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/service/MmItemOutputService.java

@@ -13,7 +13,7 @@
 */
public interface MmItemOutputService{

    void saveMmItemOutput(MmItemOutputEntity mmItemOutput);
    void saveMmItemOutput(List<MmItemOutputEntity> mmItemOutput);

    void update(MmItemOutputEntity mmItemOutput);

@@ -25,5 +25,7 @@

    List<MmItemOutputVO> getOutPutByPointId(String pointid);

    MmItemOutputEntity getByItemid(String itemid);
    List<MmItemOutputEntity> getByItemid(String itemid);

    void deleteByItemId(String itemId);
}

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/service/impl/MmItemOutputServiceImpl.java

@@ -26,8 +26,7 @@
    private MmItemOutputDao mmItemOutputDao;
    
    @Override
    public void saveMmItemOutput(MmItemOutputEntity mmItemOutput) {
        mmItemOutput.setId(UUID.randomUUID().toString());
    public void saveMmItemOutput(List<MmItemOutputEntity> mmItemOutput) {
        mmItemOutputDao.insert(mmItemOutput);
    }

@@ -43,14 +42,19 @@
    }

    @Override
    public MmItemOutputEntity getByItemid(String itemid) {
    public List<MmItemOutputEntity> getByItemid(String itemid) {
        QueryWrapper<MmItemOutputEntity> queryWrapper = new QueryWrapper();
        queryWrapper.eq("itemid", itemid);
        queryWrapper.orderByAsc("outputorder");
        List<MmItemOutputEntity> list = mmItemOutputDao.selectList(queryWrapper);
        if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
            return new MmItemOutputEntity();
        }
        return list.get(0);
        return list;
    }

    @Override
    public void deleteByItemId(String itemId) {
        QueryWrapper<MmItemOutputEntity> queryWrapper = new QueryWrapper();
        queryWrapper.eq("itemid", itemId);
        mmItemOutputDao.delete(queryWrapper);
    }

    @Override

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/service/impl/MmItemResultServiceImpl.java

@@ -62,6 +62,7 @@
    public void savePredictValue(Map<String, List<DataValueVO>> predictValueMap, int t, String nIndex, Date predictTime) {
        List<MmItemResultEntity> importList = new ArrayList<>();
        List<MmItemResultEntity> lastList = new ArrayList<>();

        for (Map.Entry<String, List<DataValueVO>> entry : predictValueMap.entrySet()) {
            for (DataValueVO dataVo : entry.getValue()) {
                MmItemResultEntity importData = new MmItemResultEntity();
@@ -104,39 +105,49 @@
            map4.put("TABLENAME", "T_MM_ITEM_RESULT_JSON");
            map4.put("entity", resultJson);
            mmItemResultDao.savePredictJsonValue(map4);

            Map<String, Object> params = new HashMap(4);
            params.put("TABLENAME", T_MM_ITEM_RESULT);
            params.put("OUTPUTID", entry.getKey());
            params.put("STARTTIME", importList.get(0).getDatatime());
            params.put("ENDTIME", importList.get(importList.size() - 1).getDatatime());
            mmItemResultDao.deletePredictValue(params);


        }

        Map<String, Object> params = new HashMap(4);
        params.put("TABLENAME", T_MM_ITEM_RESULT);
        params.put("OUTPUTID", importList.get(0).getOutputid());
        params.put("STARTTIME", importList.get(0).getDatatime());
        params.put("ENDTIME", importList.get(importList.size() - 1).getDatatime());
        mmItemResultDao.deletePredictValue(params);
//        Map<String, Object> params = new HashMap(4);
//        params.put("TABLENAME", T_MM_ITEM_RESULT);
//        params.put("OUTPUTID", importList.get(0).getOutputid());
//        params.put("STARTTIME", importList.get(0).getDatatime());
//        params.put("ENDTIME", importList.get(importList.size() - 1).getDatatime());
//        mmItemResultDao.deletePredictValue(params);

        int num1 = importList.size() / max_group_count;
        int num2 = importList.size() % max_group_count;
        if (num2 != 0) {
            num1++;
        }

        List<MmItemResultEntity> tempList;
        //先删除已经存在的数据，再插入新数据
        for (int i = 0; i < num1; i++) {
            int startIndex = max_group_count * i;
            int count = max_group_count;
            if (num2!=0 && i == num1 - 1) {
                count = num2;
            }
            tempList = new ArrayList<>();
            //获取某个索引范围内的对象集合
            for (int j = startIndex; j < startIndex + count; j++) {
                tempList.add(importList.get(j));
            }
            Map<String, Object> map2 = new HashMap<>(2);
            map2.put("TABLENAME", T_MM_ITEM_RESULT);
            map2.put("list", tempList);
            mmItemResultDao.savePredictValue(map2);
        }
//        int num1 = importList.size() / max_group_count;
//        int num2 = importList.size() % max_group_count;
//        if (num2 != 0) {
//            num1++;
//        }
//
//        List<MmItemResultEntity> tempList;
//        //先删除已经存在的数据，再插入新数据
//        for (int i = 0; i < num1; i++) {
//            int startIndex = max_group_count * i;
//            int count = max_group_count;
//            if (num2!=0 && i == num1 - 1) {
//                count = num2;
//            }
//            tempList = new ArrayList<>();
//            //获取某个索引范围内的对象集合
//            for (int j = startIndex; j < startIndex + count; j++) {
//                tempList.add(importList.get(j));
//            }
//            Map<String, Object> map2 = new HashMap<>(2);
//            map2.put("TABLENAME", T_MM_ITEM_RESULT);
//            map2.put("list", tempList);
//            mmItemResultDao.savePredictValue(map2);
//        }
        mmItemResultDao.insertBatch(importList,max_group_count);

        Map<String, Object> map3 = new HashMap<>(2);
        map3.put("TABLENAME", "T_MM_ITEM_RESULT_LAST_POINT");

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/service/impl/MmItemStatusServiceImpl.java

@@ -30,6 +30,7 @@
        if (entity == null) {
            entity = new MmItemStatusEntity();
            entity.setId(UUID.randomUUID().toString());
            entity.setItemId(itemId);
            entity.setLastTime(new Date());
            entity.setStatus(status.getCode());
            entity.setDuration(duration);

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mcs/pre/service/impl/MmPredictItemServiceImpl.java

@@ -127,8 +127,11 @@
        dmModuleItem.setItemid(predictItem.getId());
        dmModuleItemService.saveModuleItem(dmModuleItem);

        MmItemOutputEntity mmItemOutput = mmPredictItemDto.getMmItemOutput();
        mmItemOutput.setItemid(predictItem.getId());
        List<MmItemOutputEntity> mmItemOutput = mmPredictItemDto.getMmItemOutputList();
        mmItemOutput.forEach(e -> {
            e.setId(UUID.randomUUID().toString());
            e.setItemid(predictItem.getId());
        });
        mmItemOutputService.saveMmItemOutput(mmItemOutput);
    }

@@ -162,10 +165,13 @@
        if (!"".equals(dmModuleItem.getId()) && dmModuleItem.getId() != null) {
            dmModuleItemService.update(dmModuleItem);
        }
        MmItemOutputEntity mmItemOutput = mmPredictItemDto.getMmItemOutput();
        if (!"".equals(mmItemOutput.getId()) && dmModuleItem.getId() != null) {
            mmItemOutputService.update(mmItemOutput);
        }
        mmItemOutputService.deleteByItemId(predictItem.getId());
        List<MmItemOutputEntity> mmItemOutput = mmPredictItemDto.getMmItemOutputList();
        mmItemOutput.forEach(e -> {
            e.setId(UUID.randomUUID().toString());
            e.setItemid(predictItem.getId());
        });
        mmItemOutputService.saveMmItemOutput(mmItemOutput);
    }

    @DSTransactional(rollbackFor = Exception.class)
@@ -183,7 +189,7 @@
        MmPredictItemDTO mmPredictItemDto = BeanUtils.toBean(predictItem, MmPredictItemDTO.class);
        mmPredictItemDto.setMmPredictItem(predictItem);
        mmPredictItemDto.setDmModuleItem(dmModuleItemService.getByItemid(id));
        mmPredictItemDto.setMmItemOutput(mmItemOutputService.getByItemid(id));
        mmPredictItemDto.setMmItemOutputList(mmItemOutputService.getByItemid(id));
        MmItemTypeEntity itemType = mmItemTypeImpl.getById(predictItem.getItemtypeid());
        if (itemType != null && ItemTypeEnum.NORMAL_ITEM.getName().equals(itemType.getItemtypename())) {
            MmPredictModelEntity mmPredictModel = mmPredictModelService.getByItemid(id);

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

@@ -1,12 +1,14 @@
package com.iailab.module.model.mdk.predict;

import com.baomidou.dynamic.datasource.annotation.DSTransactional;
import com.iailab.module.data.api.point.DataPointApi;
import com.iailab.module.data.api.point.dto.ApiPointDTO;
import com.iailab.module.data.enums.DataPointFreqEnum;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmItemOutputEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmItemResultService;
import com.iailab.module.model.mdk.factory.ItemEntityFactory;
import com.iailab.module.model.mdk.vo.MmItemOutputVO;
import com.iailab.module.model.mdk.vo.DataValueVO;
import com.iailab.module.model.mdk.vo.MmItemOutputVO;
import com.iailab.module.model.mdk.vo.PredictResultVO;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
@@ -40,29 +42,26 @@
            resultMap.put(itemOutPutList.get(0).getId(), predictResult.getPredictList());
            return resultMap;
        }
        ApiPointDTO point = dataPointApi.getInfoById(itemOutPutList.get(0).getPointId());
        List<Date> dateTimeList = new ArrayList<>();
        Integer rows = predictResult.getPredictMatrix().length;
        Integer columns = predictResult.getPredictMatrix()[0].length;
        Date tempTime = predictResult.getPredictTime();
        for (Integer i = 0; i < rows; i++) {
            dateTimeList.add(tempTime);
            Calendar calendar = Calendar.getInstance();
            calendar.setTime(tempTime);
            calendar.add(Calendar.SECOND, DataPointFreqEnum.getEumByCode(point.getMinfreqid()).getValue());
            tempTime = calendar.getTime();
        }
        for (Integer i = 0; i < columns; i++) {
        Map<MmItemOutputEntity, double[]> predictMatrixs = predictResult.getPredictMatrixs();
        HashMap<String,List<DataValueVO>> predictLists = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<MmItemOutputEntity, double[]> entry : predictMatrixs.entrySet()) {
            ApiPointDTO point = dataPointApi.getInfoById(entry.getKey().getPointid());
            Integer pointMinfreq = DataPointFreqEnum.getEumByCode(point.getMinfreqid()).getValue();
            Integer rows = entry.getValue().length;
            List<DataValueVO> predictDataList = new ArrayList<>();
            for (Integer j = 0; j < rows; j++) {
            Calendar calendar = Calendar.getInstance();
            calendar.setTime(predictResult.getPredictTime());
            for (Integer i = 0; i < rows; i++) {
                DataValueVO predictData = new DataValueVO();
                predictData.setDataTime(dateTimeList.get(j));
                predictData.setDataValue(Double.valueOf(predictResult.getPredictMatrix()[j][i]));
                predictData.setDataTime(calendar.getTime());
                predictData.setDataValue(Double.valueOf(entry.getValue()[i]));
                predictDataList.add(predictData);

                calendar.add(Calendar.SECOND, pointMinfreq);
            }
            resultMap.put(itemOutPutList.get(i).getId(), predictDataList);
            predictResult.setPredictList(predictDataList);
            resultMap.put(entry.getKey().getId(), predictDataList);
        }
        predictResult.setPredictLists(predictLists);
        return resultMap;
    }

@@ -72,6 +71,7 @@
     * @param predictResult
     */
    @Async
    @DSTransactional
    public void savePredictResult(PredictResultVO predictResult) {
        Map<String, List<DataValueVO>> resultMap = convertToPredictData(predictResult);
        mmItemResultService.savePredictValue(resultMap, predictResult.getLt(), "n", predictResult.getPredictTime());

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

@@ -4,9 +4,12 @@
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.iail.IAILMDK;
import com.iail.model.IAILModel;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.controller.admin.MmItemOutputController;
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.MmModelResultstrEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmPredictModelEntity;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmItemOutputService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmModelArithSettingsService;
import com.iailab.module.model.mcs.pre.service.MmModelResultstrService;
import com.iailab.module.model.mdk.common.enums.TypeA;
@@ -18,12 +21,10 @@
import com.iailab.module.model.mpk.common.utils.DllUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.security.core.parameters.P;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.*;

/**
 * @author PanZhibao
@@ -39,6 +40,8 @@

    @Autowired
    private MmModelResultstrService mmModelResultstrService;
    @Autowired
    private MmItemOutputService mmItemOutputService;

    @Autowired
    private SampleConstructor sampleConstructor;
@@ -93,18 +96,36 @@
            jsonObjResult.put("result", modelResult);
            log.info(String.valueOf(jsonObjResult));

            MmModelResultstrEntity modelResultstr = mmModelResultstrService.getInfo(predictModel.getResultstrid());
            log.info("模型计算完成：modelId=" + modelId + result);
            if (modelResult.containsKey(modelResultstr.getResultstr())) {
                Double[][] temp = (Double[][]) modelResult.get(modelResultstr.getResultstr());
                double[][] temp1 = new double[temp.length][temp[0].length];
                for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
                    for (int j = 0; j < temp[i].length; j++) {
                        temp1[i][j] = temp[i][j].doubleValue();
            List<MmItemOutputEntity> ItemOutputList = mmItemOutputService.getByItemid(predictModel.getItemid());
            log.info("模型计算完成：modelId=" + modelId + modelResult);

            Map<MmItemOutputEntity,double[]> predictMatrixs = new HashMap<>(ItemOutputList.size());

            for (MmItemOutputEntity outputEntity : ItemOutputList) {
                String resultStr = outputEntity.getResultstr();
                if (modelResult.containsKey(resultStr)) {
                    if (outputEntity.getResultType() == 1) {
                        // 一维数组
                        Double[] temp = (Double[]) modelResult.get(resultStr);
                        double[] temp1 = new double[temp.length];
                        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
                            temp1[i] = temp[i].doubleValue();
                        }
                        predictMatrixs.put(outputEntity,temp1);
                    }else if (outputEntity.getResultType() == 2) {
                        // 二维数组
                        Double[][] temp = (Double[][]) modelResult.get(resultStr);
                        Double[] temp2 = temp[outputEntity.getResultIndex()];
                        double[] temp1 = new double[temp2.length];
                        for (int i = 0; i < temp2.length; i++) {
                            temp1[i] = temp2[i].doubleValue();
                        }
                        predictMatrixs.put(outputEntity,temp1);
                    }
                }
                result.setPredictMatrix(temp1);
            }

            result.setPredictMatrixs(predictMatrixs);
            result.setModelResult(modelResult);
            result.setPredictTime(predictTime);
        } catch (Exception ex) {

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/java/com/iailab/module/model/mdk/vo/PredictResultVO.java

@@ -1,5 +1,6 @@
package com.iailab.module.model.mdk.vo;

import com.iailab.module.model.mcs.pre.entity.MmItemOutputEntity;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
@@ -8,6 +9,7 @@
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Data
@AllArgsConstructor
@@ -31,6 +33,11 @@
    private double[][] predictMatrix;

    /**
     * 统一预测入口的预测类型（循环调用、手动调用） Map<MmItemOutputEntity,double[]>
     */
    private Map<MmItemOutputEntity,double[]> predictMatrixs;

    /**
     * 时间间隔 （当前预测时间 与 上一次预测时间 相差的分钟数；系统计算得出）
     */
    private int t;
@@ -49,6 +56,10 @@
     * 预测集合
     */
    private List<DataValueVO> predictList;
    /**
     * 预测集合
     */
    private HashMap<String,List<DataValueVO>> predictLists;

    /**
     * 模型结果

 iailab-module-model/iailab-module-model-biz/src/main/resources/mapper/mcs/MmItemResultDao.xml

@@ -18,7 +18,7 @@
        (id,outputid,datatime,datavalue)
        VALUES
        <foreach item="item" collection="list" separator=",">
            (#{item.id},#{item.outputId},#{item.dataTime},#{item.dataValue})
            (#{item.id},#{item.outputid},#{item.datatime},#{item.datavalue})
        </foreach>
    </insert>