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+# GAT-LSTM 20分钟TMP预测模型配置文件
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+# 此配置文件可被其他Python文件通过 common.utils.config 模块调用
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+
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+# 模型参数配置
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+model:
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+ seq_len: 10 # 输入序列长度（历史时间步）
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+ output_size: 5 # 预测步长（未来预测的时间步数）
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+ labels_num: 16 # 预测目标数量（16个待预测的指标）
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+ feature_num: 79 # 输入特征总维度
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+ step_size: 5 # 数据采样步长（每隔step_size取一个样本）
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+ dropout: 0.0 # dropout概率（防止过拟合）
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+ lr: 0.01 # 学习率（训练时使用，预测时仅作参数记录）
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+ num_heads: 8 # GAT注意力头数（模型结构参数）
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+ hidden_size: 64 # LSTM隐藏层维度
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+ batch_size: 512 # 批处理大小
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+ num_layers: 1 # LSTM层数
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+ random_seed: 1314 # 随机种子（保证实验可重复性）
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+
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+# 数据处理参数
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+data:
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+ resolution: 60 # 数据分辨率（原始数据每隔60条取一条，下采样）
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+ test_start_date: '2025-07-01' # 测试集起始日期（初始值，会动态更新）
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+
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+ # 小波变换相关参数（预留，未实际使用）
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+ wavelet:
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+ type: 'db4' # 小波变换类型
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+ level: 3 # 小波分解层数
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+ level_after: 4 # 后续小波处理层数
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+ mode: 'soft' # 小波阈值模式
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+
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+ # 数据质量阈值（预留）
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+ threshold:
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+ uf: 0.001 # UF指标阈值
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+ ro: 0.01 # RO指标阈值
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+ flow: 1.0 # 流量阈值
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+
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+# 文件路径配置
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+paths:
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+ model_path: '20min_model.pth' # 模型权重文件路径
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+ scaler_path: '20min_scaler.pkl' # 数据归一化器文件路径
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+ edge_index_path: 'edge_index.pt' # 图结构边索引文件路径
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+ output_csv_path: '20min_predictions.csv' # 预测结果保存路径
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+
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+# 日志配置
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+logging:
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+ level: 'INFO' # 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL
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+ format: 'colored' # 日志格式：colored（彩色）, json（JSON格式）, standard（标准格式）
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+ log_file: 'logs/20min_predict.log' # 日志文件路径（相对于模型目录）
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+ max_bytes: 10485760 # 日志文件最大大小（10MB）
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+ backup_count: 5 # 日志文件备份数量
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+
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+# 预测结果后处理配置
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+postprocess:
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+ remove_outliers: false # 是否移除异常值（四分位法）
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+ smooth: false # 是否平滑预测结果（加权平均）
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+
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+# GPU配置
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+device:
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+ use_cuda: true # 是否使用CUDA（如果可用）
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+ cuda_device: 0 # CUDA设备编号
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+
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+# 预测目标列名（16个待预测的指标）
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+target_columns:
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+ - 'C.M.UF1_DB@press_PV' # UF1压差
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+ - 'C.M.UF2_DB@press_PV' # UF2压差
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+ - 'C.M.UF3_DB@press_PV' # UF3压差
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+ - 'C.M.UF4_DB@press_PV' # UF4压差
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+ - 'UF1Per' # UF1渗透率
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+ - 'UF2Per' # UF2渗透率
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+ - 'UF3Per' # UF3渗透率
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+ - 'UF4Per' # UF4渗透率
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+ - 'C.M.RO1_DB@DPT_1' # RO1一段压差
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+ - 'C.M.RO2_DB@DPT_1' # RO2一段压差
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+ - 'C.M.RO3_DB@DPT_1' # RO3一段压差
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+ - 'C.M.RO4_DB@DPT_1' # RO4一段压差
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+ - 'C.M.RO1_DB@DPT_2' # RO1二段压差
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+ - 'C.M.RO2_DB@DPT_2' # RO2二段压差
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+ - 'C.M.RO3_DB@DPT_2' # RO3二段压差
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+ - 'C.M.RO4_DB@DPT_2' # RO4二段压差
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+
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