propriedades streamingtimeseries

Ícone do nó TS de streaming O nó Streaming Time Series cria e pontua modelos de séries temporais em uma única etapa.

Por exemplo

stream = modeler.script.stream()
typenode = stream.findByID("id42KW3MSA94B")
node = stream.createAt("ts_streaming", "Streaming Time Series", 200, 200)
stream.link(typenode, node)
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("arima", [1,2,3,4,5,6])
node.setPropertyValue("candidate_inputs", ["Na", "K"])
node.setPropertyValue("targets", ["Age"])
node.setKeyedPropertyValue("tf_arima", "Na", [1,2,3,4,5,6,10,"None"])

Tabela 1. Propriedades da série temporal de streaming
`streamingtimeseries` propriedades	Valores	Descrição da propriedade
`targets`	campo	O Nó do TS de fluxo projeta um ou mais destinos, opcionalmente usando um ou mais campos de entrada como preditores. Campos de frequência e peso não são usados. Consulte Propriedades comuns do nó de modelagem para obter mais informações.
`candidate_inputs`	[field1 ... fieldN]	Campos de entrada ou de preditores usados pelo modelo.
`use_period`	sinalização
`date_time_field`	campo
`input_interval`	`None` `Unknown` `Year` `Quarter` `Month` `Week` `Day` `Hour` `Hour_nonperiod` `Minute` `Minute_nonperiod` `Second` `Second_nonperiod`
`period_field`	campo
`period_start_value`	Número inteiro
`num_days_per_week`	Número inteiro
`start_day_of_week`	`Sunday` `Monday` `Tuesday` `Wednesday` `Thursday` `Friday` `Saturday`
`num_hours_per_day`	Número inteiro
`start_hour_of_day`	Número inteiro
`timestamp_increments`	Número inteiro
`cyclic_increments`	Número inteiro
`cyclic_periods`	lista
`output_interval`	`None` `Year` `Quarter` `Month` `Week` `Day` `Hour` `Minute` `Second`
`is_same_interval`	sinalização
`cross_hour`	sinalização
`aggregate_and_distribute`	lista
`aggregate_default`	`Mean` `Sum` `Mode` `Min` `Max`
`distribute_default`	`Mean` `Sum`
`group_default`	`Mean` `Sum` `Mode` `Min` `Max`
`missing_imput`	`Linear_interp` `Series_mean` `K_mean` `K_median` `Linear_trend`
`k_span_points`	Número inteiro
`use_estimation_period`	sinalização
`estimation_period`	`Observations` `Times`
`date_estimation`	lista	Só disponível se você usar `date_time_field`.
`period_estimation`	lista	Só disponível se você usar `use_period`.
`observations_type`	`Latest` `Earliest`
`observations_num`	Número inteiro
`observations_exclude`	Número inteiro
`method`	`ExpertModeler` `Exsmooth` `Arima`
`expert_modeler_method`	`ExpertModeler` `Exsmooth` `Arima`
`consider_seasonal`	sinalização
`detect_outliers`	sinalização
`expert_outlier_additive`	sinalização
`expert_outlier_innovational`	sinalização
`expert_outlier_level_shift`	sinalização
`expert_outlier_transient`	sinalização
`expert_outlier_seasonal_additive`	sinalização
`expert_outlier_local_trend`	sinalização
`expert_outlier_additive_patch`	sinalização
`consider_newesmodels`	sinalização
`exsmooth_model_type`	`Simple` `HoltsLinearTrend` `BrownsLinearTrend` `DampedTrend` `SimpleSeasonal` `WintersAdditive` `WintersMultiplicative` `DampedTrendAdditive` `DampedTrendMultiplicative` `MultiplicativeTrendAdditive` `MultiplicativeSeasonal` `MultiplicativeTrendMultiplicative` `MultiplicativeTrend`
`futureValue_type_method`	`Compute` `specify`
`exsmooth_transformation_type`	`None` `SquareRoot` `NaturalLog`
`arima.p`	Número inteiro
`arima.d`	Número inteiro
`arima.q`	Número inteiro
`arima.sp`	Número inteiro
`arima.sd`	Número inteiro
`arima.sq`	Número inteiro
`arima_transformation_type`	`None` `SquareRoot` `NaturalLog`
`arima_include_constant`	sinalização
`tf_arima.p.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.d.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.q.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.sp.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.sd.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.sq.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.delay.` fieldname	Número inteiro	Para funções de transferência.
`tf_arima.transformation_type.` fieldname	`None` `SquareRoot` `NaturalLog`	Para funções de transferência.
`arima_detect_outliers`	sinalização
`arima_outlier_additive`	sinalização
`arima_outlier_level_shift`	sinalização
`arima_outlier_innovational`	sinalização
`arima_outlier_transient`	sinalização
`arima_outlier_seasonal_additive`	sinalização
`arima_outlier_local_trend`	sinalização
`arima_outlier_additive_patch`	sinalização
`conf_limit_pct`	real
`events`	campos
`forecastperiods`	Número inteiro
`extend_records_into_future`	sinalização
`conf_limits`	sinalização
`noise_res`	sinalização
`max_models_output`	Número inteiro	Especifique o número máximo de modelos que você deseja incluir na saída. Observe que se o número de modelos construídos exceder esse limite, os modelos não serão mostrados na saída, mas ainda estarão disponíveis para pontuação. O valor padrão é `10`. Exibir um grande número de modelos pode resultar em desempenho fraco ou instabilidade.
`custom_fields`	Booleano	Esta opção diz ao nó para usar as informações de campo especificadas aqui em vez das dadas em qualquer nó ou nós de Tipo de envio de dados. Após selecionar esta opção, preencha os seguintes campos conforme necessário.
`arima`	Matriz	Uma lista com `p`, `d`, `q`, `sp`, `sd`, `sq`.
`tf_arima`	Matriz	Uma lista com `name`, `p`, `q`, `d`, `sp`, `sq`, `sd`, `delay` e `type`.