Revize ebe96ca4

Re #8832 PredictionController implementation

Server/ServerApp/Parser/OutputInfo/ActivityInfo.cs

@@ -11 +11 @@
     /// - shortest possible interval is 1h
     /// </summary>
     /// <author>A. Konig</author>
-    class ActivityInfo
+    public class ActivityInfo
     {
         /// <summary> Building </summary>
         public string building;

Server/ServerApp/Parser/OutputInfo/WeatherInfo.cs

@@ -11 +11 @@
     /// - shortest possible interval is 1h
     /// </summary>
     /// <author>A. Konig</author>
-    class WeatherInfo
+    public class WeatherInfo
     {
         /// <summary> Temperature in °C </summary>
         public double temp;

Server/ServerApp/Parser/Parsers/IDataParser.cs

@@ -12 +12 @@
     /// Abstract class that every DataParser should inherit from
     /// </summary>
     /// <author>A. Konig</author>
-    abstract class IDataParser
+    public abstract class IDataParser
     {
         /// <summary> WeatherInfo </summary>
         List<WeatherInfo> weatherList;

Server/ServerApp/Predictor/FeatureExtractor.cs

@@ +1 @@
+//
+// Author: Roman Kalivoda
+//
+
+using System.Collections.Generic;
+using System;
+using ServerApp.Parser.Parsers;
+
+namespace ServerApp.Predictor
+{
+    /// <summary>
+    /// A class responsible for preparation of features for classifiers.
+    /// </summary>
+    public class FeatureExtractor
+    {
+        /// <summary>
+        /// A DataParser instance used to access info objects.
+        /// </summary>
+        private readonly IDataParser dataParser;
+
+        private Dictionary<string, int> buildingsToAreas;
+
+        /// <summary>
+        /// Instantiates new FeatureExtractor class.
+        /// </summary>
+        /// <param name="dataParser">Data parser used to access training data.</param>
+        public FeatureExtractor(IDataParser dataParser, Dictionary<string, int> buildingsToAreas)
+        {
+            this.dataParser = dataParser;
+            this.buildingsToAreas = buildingsToAreas;
+        }
+
+
+        /// <summary>
+        /// Extracts list of feature vectors from parsed info objects.
+        /// </summary>
+        /// <param name="weatherInfos">List of weather info objects.</param>
+        /// <param name="activityInfos">List of info objects about activities at the site.</param>
+        /// <returns>A list of feature vectors for model training.</returns>
+        public IEnumerable<ModelInput> PrepareModelInput(int area, DateTime startDate, DateTime endDate, int interval = 1, bool wholeDay = true)
+        {
+            dataParser.Parse(startDate, endDate, interval, wholeDay);
+            List<string> buildings = new List<string>();
+
+            // find all buildings in area
+            foreach (KeyValuePair<string, int> kvp in buildingsToAreas)
+            {
+                if (kvp.Value == area)
+                {
+                    buildings.Add(kvp.Key);
+                }
+            }
+
+            var res =  new List<ModelInput>();
+            // TODO use iterators to access records about attendance and weather together
+            foreach (Parser.OutputInfo.ActivityInfo val in dataParser.AttendanceList) {
+                if (buildings.Contains(val.building)) {
+                    res.Add(new ModelInput
+                    {
+                        Temp = 0,
+                        Time = val.startTime,
+                        // TODO convert val.amount to label
+                    });
+                }
+            }
+
+            return res;
+        }
+    }
+}

Server/ServerApp/Predictor/IPredictionController.cs

@@ +1 @@
+//
+// Author: Roman Kalivoda
+//
+
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using System.IO;
+using Microsoft.ML;
+using ServerApp.Parser.OutputInfo;
+
+namespace ServerApp.Predictor
+{
+    /// <summary>
+    /// Interface for PredictionController class. Defines basic interface methods to access the "model" package.
+    /// </summary>
+    public interface IPredictionController
+    {
+        /// <summary>
+        /// </summary>
+        /// <returns>A dictionary with all existing predictors.</returns>
+        List<string> GetPredictors();
+
+        /// <summary>
+        /// Trains all predictors. The training data are taken from given path location.
+        /// </summary>
+        /// <param name="locationKey">A string identifier of the location for which to train a predictor.</param>
+        void Train(string locationKey = null);
+
+        /// <summary>
+        /// Loads trained predictors from files in <c>path</c>.
+        /// </summary>
+        /// <param name="locationKey">A string identifier of the location for which to load a predictor.</param>
+        /// <param name="path">A path to folder with trained prediction model.</param>
+        void Load(string locationKey = null,string path = null);
+
+        /// <summary>
+        /// Predicts turnout level at given location at given time supposing given weather conditions.
+        /// </summary>
+        /// <param name="locationKey">String identifier of the location.</param>
+        /// <param name="weather">Weather conditions.</param>
+        /// <param name="dateTime">Date and time.</param>
+        /// <returns></returns>
+        IDataView Predict(string locationKey, WeatherInfo weather, DateTime dateTime);
+    }
+}

Server/ServerApp/Predictor/IPredictor.cs

@@ -16 +16 @@
     /// <summary>
     /// A predictor interface.
     /// </summary>
-    interface IPredictor
+    public interface IPredictor
     {
         /// <summary>
         /// Trains the predictor with the given training data input.

Server/ServerApp/Predictor/ModelInput.cs

@@ -2 +2 @@
 // Author: Roman Kalivoda
 //
 
+using System;
 using Microsoft.ML.Data;
 
 namespace ServerApp.Predictor
@@ -21 +22 @@
         /// <summary>
         /// Temperature at the site.
         /// </summary>
-        [ColumnName("temp"), LoadColumn(1)]
+        [ColumnName("Temp"), LoadColumn(1)]
         public float Temp { get; set; }
 
-        //[ColumnName("date"), LoadColumn(2)]
-        //public string Col2 { get; set; }
-
-        //[ColumnName("time"), LoadColumn(3)]
-        //public string Col3 { get; set; }
+        /// <summary>
+        /// Time of the predicted turnout.
+        /// </summary>
+        [ColumnName("Time"), LoadColumn(2)]
+        public DateTime Time { get; set; }
     }
 }

Server/ServerApp/Predictor/NaiveBayesClassifier.cs

@@ -2 +2 @@
 // Author: Roman Kalivoda
 //
 
-using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
-using System.Text;
-using System.Threading.Tasks;
 using Microsoft.ML;
-using Microsoft.ML.Data;
 using ServerApp.Parser.OutputInfo;
 
 namespace ServerApp.Predictor
@@ -34 +30 @@
         public NaiveBayesClassifier()
         {
             mlContext = new MLContext();
-
-        }
-
-        /// <summary>
-        /// Extracts list of feature vectors from parsed info objects.
-        /// </summary>
-        /// <param name="weatherInfos">List of weather info objects.</param>
-        /// <param name="activityInfos">List of info objects about activities at the site.</param>
-        /// <returns>A list of feature vectors for model training.</returns>
-        public IEnumerable<ModelInput> ExtractModelInput(List<WeatherInfo> weatherInfos, List<ActivityInfo> activityInfos)
-        {
-            return weatherInfos.Select(e => new ModelInput(){
-                Temp = (float)e.temp,
-                Label = e.temp > 15.0 ? "Full" : "Empty",
-            }).ToList();
         }
 
         public void Fit(IEnumerable<ModelInput> trainInput)

Server/ServerApp/Predictor/PredictionController.cs

@@ +1 @@
+//
+// Author: Roman Kalivoda
+//
+
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using System.IO;
+using Microsoft.ML;
+using ServerApp.Parser.OutputInfo;
+using ServerApp.Parser.Parsers;
+
+namespace ServerApp.Predictor
+{
+    /// <summary>
+    /// Implentation of the <c>IPredicitionController</c> interface.
+    /// </summary>
+    class PredictionController : IPredictionController
+    {
+        /// <summary>
+        /// A dictionary for storing trained predictors.
+        /// </summary>
+        private Dictionary<string, int> buildingsToAreas;
+
+        private List<IPredictor> predictors;
+
+        /// <summary>
+        /// A reference to a data parser.
+        /// </summary>
+        private IDataParser dataParser;
+
+        /// <summary>
+        /// A feature extractor instance.
+        /// </summary>
+        private FeatureExtractor featureExtractor;
+
+        /// <summary>
+        /// Instantiates new prediction controller.
+        /// </summary>
+        /// <param name="dataParser">A data parser used to get training data.</param>
+        public PredictionController(IDataParser dataParser)
+        {
+            this.dataParser = dataParser;
+            this.predictors = new List<IPredictor>();
+            this.buildingsToAreas = new Dictionary<string, int>();
+            this.featureExtractor = new FeatureExtractor(dataParser, buildingsToAreas);
+
+            // fill predictors with all available locationKeys
+            // TODO Currently all locations use the same predictor. Try dividing locations into subareas with separate predictors.
+            var locationKeys = TagInfo.buildings;
+            foreach (string key in locationKeys)
+            {
+                buildingsToAreas.Add(key, 0);
+            }
+            IPredictor predictor = new NaiveBayesClassifier();
+            predictors.Add(predictor);
+        }
+        public List<string> GetPredictors()
+        {
+            return new List<string>(buildingsToAreas.Keys);
+        }
+
+        public void Load(string locationKey = null, string path = null)
+        {
+            if (locationKey is null)
+            {
+                throw new NotImplementedException();
+            }
+            else
+            {
+                throw new NotImplementedException();
+            }
+        }
+
+        public IDataView Predict(string locationKey, WeatherInfo weather, DateTime dateTime)
+        {
+            IEnumerable<ModelInput> data = new List<ModelInput>
+            {
+                new ModelInput
+                {
+                    Temp = (float)weather.temp,
+                }
+            };
+            return this.predictors[buildingsToAreas[locationKey]].Predict(data);
+        }
+
+
+        public void Train(string locationKey = null)
+        {
+            if (locationKey is null)
+            // train all predictors
+            {
+                // TODO A single predictor is used for all areas, so training is done only once now.
+                for (int i = 0; i < this.predictors.Count; i++)
+                {
+                    // TODO change datetimes when parser interface is ready to parse only downloaded data.
+                    //IEnumerable<ModelInput> data = featureExtractor.PrepareModelInput(i, DateTime.MinValue, DateTime.MaxValue);
+                    IEnumerable<ModelInput> data = featureExtractor.PrepareModelInput(i, new DateTime(2019, 10, 5), new DateTime(2020, 6, 30));
+                    this.predictors[i].Fit(data);
+                }
+            } else
+            // train specified predictor only
+            {
+                throw new NotImplementedException();
+            }
+        }
+
+
+    }
+}

Server/ServerApp/Program.cs

@@ -83 +83 @@
 			jsonP.ParsePrediction();
 
 			// TODO nastavit čas
-			DataParser p = new DataParser(dd);
+			IDataParser p = new DataParser(dd);
 			DateTime startT = new DateTime(2019, 10, 5);
 			DateTime endT = new DateTime(2020, 6, 30);
-			p.Parse(startT, endT, wholeDay: false, interval: 3);
+            IPredictionController predictionController = new PredictionController(p);
+            predictionController.Train();
+            //var results = predictionController.Predict()
+
 
 
 			// test - connection:

Server/ServerApp/ServerApp.csproj

@@ -172 +172 @@
     <Compile Include="Parser\Parsers\DataParser.cs" />
     <Compile Include="Parser\Parsers\IDataParser.cs" />
     <Compile Include="Parser\Parsers\JisParser.cs" />
+    <Compile Include="Predictor\FeatureExtractor.cs" />
+    <Compile Include="Predictor\IPredictionController.cs" />
+    <Compile Include="Predictor\PredictionController.cs" />
     <Compile Include="WeatherPredictionParser\IJsonParser.cs" />
     <Compile Include="WeatherPredictionParser\JsonParser.cs" />
     <Compile Include="Parser\Parsers\LogInParser.cs" />

Server/ServerApp/data/auto/JIS/OD_ZCU_JIS_00_2019.CSV

@@ -1 @@
-"A1";"08.04.2018 14:23:15";1
-"A1";"08.04.2018 14:24:02";1
-"M16";"08.04.2018 14:24:53";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:25:11";1
-"A3";"08.04.2018 14:26:03";1
-"M16";"08.04.2018 14:27:51";1
-"A1";"08.04.2018 14:31:02";1
-"M14";"08.04.2018 14:32:30";1
-"L1";"08.04.2018 14:33:03";1
-"L1";"08.04.2018 14:33:59";1
-"A1";"08.04.2018 14:35:15";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:35:16";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:36:34";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:37:04";1
-"A3";"08.04.2018 14:37:10";1
-"L2";"08.04.2018 14:39:07";1
-"A1";"08.04.2018 14:39:34";1
-"A1";"08.04.2018 14:41:15";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:41:33";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:41:50";1
-"A3";"08.04.2018 14:42:32";1
-"M14";"08.04.2018 14:42:40";1
-"L1";"08.04.2018 14:42:41";1
-"L1";"08.04.2018 14:44:02";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:45:18";1
-"L2";"08.04.2018 14:45:52";1
-"L2";"08.04.2018 14:46:37";1
-"M14";"08.04.2018 14:47:37";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:48:10";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:49:47";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:50:12";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:50:55";1
-"A3";"08.04.2018 14:50:59";1
-"A1";"08.04.2018 14:51:10";1
-"L1";"08.04.2018 14:51:13";1
-"M16";"08.04.2018 14:52:31";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 14:53:50";1
-"L1";"08.04.2018 14:55:30";1
-"A1";"08.04.2018 15:00:32";1
-"B3-LEVY";"08.04.2018 15:00:42";1
-"A1";"08.04.2018 15:00:55";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:01:20";1
-"M14";"08.04.2018 15:01:42";1
-"L2";"08.04.2018 15:03:06";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:03:30";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:03:59";1
-"M14";"08.04.2018 15:04:25";1
-"A1";"08.04.2018 15:04:35";1
-"A1";"08.04.2018 15:05:24";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:05:50";1
-"B3-LEVY";"08.04.2018 15:06:19";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:06:25";1
-"A1";"08.04.2018 15:06:31";1
-"L-Posilovna";"08.04.2018 15:08:09";1
-"M14";"08.04.2018 15:09:08";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:10:32";1
-"M16";"08.04.2018 15:11:24";1
-"L2";"08.04.2018 15:12:53";1
-"M16";"08.04.2018 15:15:24";1
-"A1";"08.04.2018 15:15:41";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:15:44";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:16:20";1
-"L2";"08.04.2018 15:16:51";1
-"M14";"08.04.2018 15:19:36";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:19:40";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:20:37";1
-"L2";"08.04.2018 15:21:25";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:21:28";1
-"L1";"08.04.2018 15:21:34";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:21:48";1
-"L2";"08.04.2018 15:22:01";1
-"A3";"08.04.2018 15:22:10";1
-"A3";"08.04.2018 15:22:11";1
-"L-Posilovna";"08.04.2018 15:23:14";1
-"L-Posilovna";"08.04.2018 15:23:44";1
-"A1";"08.04.2018 15:24:01";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:24:06";1
-"A3";"08.04.2018 15:24:51";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:25:44";1
-"L2";"08.04.2018 15:26:47";2
-"L2";"08.04.2018 15:26:48";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:27:38";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:27:55";1
-"A3";"08.04.2018 15:28:41";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 15:28:42";1
-"M16";"08.04.2018 15:29:03";1
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-"A1";"08.04.2018 15:30:40";1
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-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 19:59:51";1
-"A3";"08.04.2018 20:01:00";1
-"A3";"08.04.2018 20:01:01";1
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-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 20:03:43";1
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-"B3-LEVY";"08.04.2018 20:06:57";1
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-"M14";"08.04.2018 20:09:12";1
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-"B3-LEVY";"08.04.2018 20:17:53";1
-"A3";"08.04.2018 20:18:30";1
-"M14";"08.04.2018 20:18:32";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 20:18:46";1
-"A3";"08.04.2018 20:19:25";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 20:21:17";1
-"A3";"08.04.2018 20:22:05";1
-"M16";"08.04.2018 20:22:06";1
-"A1";"08.04.2018 20:23:02";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 20:23:31";1
-"A1";"08.04.2018 20:23:39";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 20:24:00";1
-"A2-Hlavni vchod";"08.04.2018 20:24:26";1
-"M16";"08.04.2018 20:24:27";1
-"A3";"08.04.2018 20:24:28";1
-"A1";"08.04.2018 20:25:21";1
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-"A1";"08.04.2018 20:27:04";1
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-"A3";"08.04.2018 20:27:55";1
-"Zavora-FEL";"08.04.2018 20:28:02";1
-"A3";"08.04.2018 20:28:15";1
-"B3-LEVY";"08.04.2018 20:29:06";1
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