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{'city': '台州', 'industry': '9.家具制造业', 'month_deviation_rate': 0.00493}
{'city': '台州', 'industry': '11.印刷和记录媒介复制业', 'month_deviation_rate': 0.00524}
{'city': '台州', 'industry': '12.文教、工美、体育和娱乐用品制造业', 'month_deviation_rate': 0.00593}
{'city': '台州', 'industry': '其中:体育用品制造', 'month_deviation_rate': 0.0122}
{'city': '台州', 'industry': '13.石油、煤炭及其他燃料加工业', 'month_deviation_rate': 0.00827}
{'city': '台州', 'industry': '14.化学原料和化学制品制造业', 'month_deviation_rate': -0.00164}
{'city': '台州', 'industry': '其中:肥料制造', 'month_deviation_rate': -0.01009}
{'city': '台州', 'industry': '其中:中成药生产', 'month_deviation_rate': 0.00083}
{'city': '台州', 'industry': '16.化学纤维制造业', 'month_deviation_rate': 0.00104}
{'city': '台州', 'industry': '17.橡胶和塑料制品业', 'month_deviation_rate': 0.00067}
{'city': '台州', 'industry': '其中:橡胶制品业', 'month_deviation_rate': 0.00118}
{'city': '台州', 'industry': '塑料制品业', 'month_deviation_rate': 0.00314}
{'city': '台州', 'industry': '18.非金属矿物制品业', 'month_deviation_rate': -0.00198}

25
杭州日电量/industry_elec_cws.py
Unescape Escape View File

@ -73,13 +73,13 @@ def to_data(file_dir, excel):
# 使用GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
train_x.to(device)
train_y.to(device)
# 转为pytorch的tensor对象
train_x = torch.from_numpy(train_x)
train_y = torch.from_numpy(train_y)
train_x = train_x.cuda()
train_y = train_y.cuda()
model = LSTM_Regression(DAYS_FOR_TRAIN, 32, output_size=1, num_layers=2) # 导入模型并设置模型的参数输入输出层、隐藏层等
# 使用GPU
@ -93,7 +93,7 @@ def to_data(file_dir, excel):
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)
a = time.time()
print("行业加载时间", a-c)
print(industry, "行业加载时间", a - c)
for i in range(1200):
out = model(train_x)
loss = loss_function(out, train_y)
@ -113,14 +113,13 @@ def to_data(file_dir, excel):
model = model.eval() # 转换成测试模式
# model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(model_save_dir,model_file))) # 读取参数
dataset_x = dataset_x.reshape(-1, 1, DAYS_FOR_TRAIN) # (seq_size, batch_size, feature_size)
dataset_x = torch.from_numpy(dataset_x)
dataset_x.to(device)
dataset_x = dataset_x.cuda()
pred_test = model(dataset_x) # 全量训练集
# 模型输出 (seq_size, batch_size, output_size)
pred_test = pred_test.cpu()
pred_test = pred_test.view(-1).data.numpy()
pred_test = np.concatenate((np.zeros(DAYS_FOR_TRAIN), pred_test))
assert len(pred_test) == len(df)
@ -143,16 +142,14 @@ def to_data(file_dir, excel):
print("========")
if __name__ == '__main__':
file_dir = r'./浙江所有地市133行业数据'
# p = Pool(1)
# for excel in os.listdir((file_dir)):
# p.apply_async(func=to_data, args=(file_dir, excel))
# p.close()
# p.join()
p = Pool(6)
for excel in os.listdir((file_dir)):
to_data(file_dir, excel)
p.apply_async(func=to_data, args=(file_dir, excel))
p.close()
p.join()
# for excel in os.listdir((file_dir)):
# to_data(file_dir, excel)

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