qp/qptrain.py

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   9 #
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  17 from statsmodels.tsa.api import VAR
  18 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
  19 import joblib
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  22 class PROCESS(object):
  23
  24     def __init__(self, data):
  25         self.diff = 0
  26         self.data = data
  27
  28     def adfuller_test(self, series, thresh=0.05, verbose=False):
  29         """ADFuller test for Stationarity of given series and return True or False"""
  30         r = adfuller(series, autolag='AIC')
  31         output = {'test_statistic': round(r[0], 4), 'pvalue': round(r[1], 4), 'n_lags': round(r[2], 4), 'n_obs': r[3]}
  32         p_value = output['pvalue']
  33         if p_value <= thresh:
  34             return True
  35         else:
  36             return False
  37
  38     def make_stationary(self):
  39         """ call adfuller_test() to check for stationary
  40             If the column is stationary, perform 1st differencing and return data"""
  41         df = self.data.copy()
  42         res_adf = []
  43         for name, column in df.iteritems():
  44             res_adf.append(self.adfuller_test(column))  # Perform ADF test
  45         if not all(res_adf):
  46             self.data = df.diff().dropna()
  47             self.diff += 1
  48
  49     def invert_transformation(self, inp, forecast):
  50         """Revert back the differencing to get the forecast to original scale."""
  51         if self.diff == 0:
  52             return forecast
  53         df = forecast.copy()
  54         columns = inp.columns
  55         for col in columns:
  56             df[col] = inp[col].iloc[-1] + df[col].cumsum()
  57         self.diff = 0
  58         return df
  59
  60     def process(self):
  61         """ Filter throughput parameters, call make_stationary() to check for Stationarity time series
  62         """
  63         df = self.data.copy()
  64         df = df[['pdcpBytesDl', 'pdcpBytesUl']]
  65         self.data = df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
  66         self.make_stationary()  # check for Stationarity and make the Time Series Stationary
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  68     def valid(self):
  69         df = self.data.copy()
  70         df = df.loc[:, (df != 0).any(axis=0)]
  71         if len(df) != 0 and df.shape[1] == 2:
  72             return True
  73         else:
  74             return False
  75
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  77 def train(db, cid):
  78     """
  79      Read the input file(based on cell id received from the main program)
  80      call process() to forecast the downlink and uplink of the input cell id
  81      Make a VAR model, call the fit method with the desired lag order.
  82     """
  83     db.read_data(meas='liveCell', cellid=cid)
  84     md = PROCESS(db.data)
  85     md.process()
  86     if md.valid():
  87         model = VAR(md.data)          # Make a VAR model
  88         model_fit = model.fit(10)            # call fit method with lag order
  89         file_name = 'qp/'+cid.replace('/', '')
  90         with open(file_name, 'wb') as f:
  91             joblib.dump(model_fit, f)     # Save the model with the cell id name