private void btnPredict_Click(object sender, EventArgs e)
{
//Dùng tạm số node input = 10, sau này bổ sung hàm đọc file số node input
int inputNode = 10;
//Tìm ngày cần dự đoán
DateTime PredictDay = Convert.ToDateTime(dtpPredictDay.Text);
int i;
for (i = _stockRecordDTO.Entries.Count - 1; i >= inputNode; i--)
{
EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i - inputNode];
if (PredictDay.CompareTo(curEntry.Date) == 0)
{
break;
}
}
//Ghi bộ input đầu vào cho ngày dự đoán
double[] dblSource = new double[inputNode + 1];
if (i >= inputNode)
{
//1. Đọc dữ liệu vào mảng
for (int j = 0; j < inputNode; j++)
{
EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i - j];
dblSource[j] = curEntry.ClosePrice;
}
PreprocessBUS preprocessBUS = new PreprocessBUS();
preprocessBUS.FindMinMax(dblSource);
dblSource = preprocessBUS.PreprocessByMinMax(dblSource);
//2. Chuyển sang định dạng của LibSVM (dựa vào số node đầu vào)
SVMConverterBUS converter = new SVMConverterBUS();
int iPos = strPath.LastIndexOf('\\');
string strFolderPath = strPath.Remove(iPos + 1);
string strTotalFile = strFolderPath + _stockRecordDTO.ID + ".txt";
int iNumInputNode = inputNode;
int numDaysPredicted = 1;
int iNumLine = 0;
converter.Convert(iNumInputNode, dblSource.Length, dblSource, strTotalFile, out iNumLine);
//3. Từ file chứa toàn bộ dữ liệu ta phân phối vào 2 file train và test (dựa vào tỉ lệ bộ train)
string strTestFile = strFolderPath + _stockRecordDTO.ID + "_" + numDaysPredicted + "_test.txt";
StreamReader reader = new StreamReader(strTotalFile);
StreamWriter testWriter = new StreamWriter(strTestFile);
//Ghi phương thức xử lý vào dòng đầu tiên của file test
//Mục đích là để ta có thể chuyển về dữ liệu nguyên thủy
testWriter.WriteLine("ScaleByMinMax" + " " + preprocessBUS.Min.ToString() + " " + preprocessBUS.Max.ToString());
for (i = 0; i < iNumLine; i++)
{
string strLine = reader.ReadLine();
testWriter.WriteLine(strLine);
}
testWriter.Close();
reader.Close();
}
}
private void btnPredict_Click(object sender, EventArgs e)
{
//Dùng tạm số node input = 10, sau này bổ sung hàm đọc file số node input
int inputNode = 10;
//Tìm ngày cần dự đoán
DateTime PredictDay = Convert.ToDateTime(dtpPredictDay.Text);
int i;
for (i = _stockRecordDTO.Entries.Count - 1; i >= inputNode; i--)
{
EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i - inputNode];
if (PredictDay.CompareTo(curEntry.Date) == 0)
{
break;
}
}
//Ghi bộ input đầu vào cho ngày dự đoán
double[] dblSource = new double[inputNode + 1];
if (i >= inputNode)
{
//1. Đọc dữ liệu vào mảng
for (int j = 0; j < inputNode; j++)
{
EntryDTO curEntry = (EntryDTO)_stockRecordDTO.Entries[i - j];
dblSource[j] = curEntry.ClosePrice;
}
PreprocessBUS preprocessBUS = new PreprocessBUS();
preprocessBUS.FindMinMax(dblSource);
dblSource = preprocessBUS.PreprocessByMinMax(dblSource);
//2. Chuyển sang định dạng của LibSVM (dựa vào số node đầu vào)
SVMConverterBUS converter = new SVMConverterBUS();
int iPos = strPath.LastIndexOf('\\');
string strFolderPath = strPath.Remove(iPos + 1);
string strTotalFile = strFolderPath + _stockRecordDTO.ID + ".txt";
int iNumInputNode = inputNode;
int numDaysPredicted = 1;
int iNumLine = 0;
converter.Convert(iNumInputNode, dblSource.Length, dblSource, strTotalFile, out iNumLine);
//3. Từ file chứa toàn bộ dữ liệu ta phân phối vào 2 file train và test (dựa vào tỉ lệ bộ train)
string strTestFile = strFolderPath + _stockRecordDTO.ID + "_" + numDaysPredicted + "_test.txt";
StreamReader reader = new StreamReader(strTotalFile);
StreamWriter testWriter = new StreamWriter(strTestFile);
//Ghi phương thức xử lý vào dòng đầu tiên của file test
//Mục đích là để ta có thể chuyển về dữ liệu nguyên thủy
testWriter.WriteLine("ScaleByMinMax" + " " + preprocessBUS.Min.ToString() + " " + preprocessBUS.Max.ToString());
for (i = 0; i < iNumLine; i++)
{
string strLine = reader.ReadLine();
testWriter.WriteLine(strLine);
}
testWriter.Close();
reader.Close();
}
}
