From 5ff10141f558fd25564a28814f485e7af9b076dc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Haojun Liao Date: Fri, 13 Dec 2024 18:15:41 +0800 Subject: [PATCH] Update 02-forecast.md --- .../06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md | 21 ++++++++++--------- 1 file changed, 11 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md index 7f4f81034e..0584c87311 100644 --- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md +++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/06-dev/02-forecast.md @@ -36,6 +36,7 @@ return { import numpy as np from taosanalytics.service import AbstractForecastService + # 算法实现类名称 需要以下划线 "_" 开始，并以 Service 结束 class _MyForecastService(AbstractForecastService): """ 定义类，从 AbstractForecastService 继承并实现其定义的抽象方法 execute """ @@ -51,12 +52,12 @@ class _MyForecastService(AbstractForecastService): super().__init__() def execute(self): - """ 算法逻辑的核心实现""" + """ 算法逻辑的核心实现""" res = [] """这个预测算法固定返回 1 作为预测值，预测值的数量是用户通过 self.fc_rows 指定""" ts_list = [self.start_ts + i * self.time_step for i in range(self.fc_rows)] - res.app(ts_list) # 设置预测结果时间戳列 + res.append(ts_list) # 设置预测结果时间戳列 """生成全部为 1 的预测结果 """ res_list = [1] * self.fc_rows @@ -64,18 +65,18 @@ class _MyForecastService(AbstractForecastService): """检查用户输入，是否要求返回预测置信区间上下界""" if self.return_conf: - """对于没有计算预测置信区间上下界的算法，直接返回预测值作为上下界即可""" - bound_list = [1] * self.fc_rows - res.append(bound_list) # 预测结果置信区间下界 - res.append(bound_list) # 预测结果执行区间上界 + """对于没有计算预测置信区间上下界的算法，直接返回预测值作为上下界即可""" + bound_list = [1] * self.fc_rows + res.append(bound_list) # 预测结果置信区间下界 + res.append(bound_list) # 预测结果执行区间上界 """返回结果""" - return { "res": res, "mse": 0} + return {"res": res, "mse": 0} - def set_params(self, params): - """该算法无需任何输入参数，直接重载父类该函数，不处理算法参数设置逻辑""" - pass + """该算法无需任何输入参数，直接调用父类函数，不处理算法参数设置逻辑""" + return super().set_params(params) + ``` 将该文件保存在 `./taosanalytics/algo/fc/` 目录下，然后重启 taosanode 服务。在 TDengine 命令行接口中执行 `SHOW ANODES FULL` 能够看到新加入的算法。应用就可以通过 SQL 语句调用该预测算法。