mvevans89/pridec_forecast

PRIDE-C预测服务Docker镜像

镜像概述

本镜像为PRIDE-C工作流的预测步骤组件，用于运行预测服务，处理输入的气候、疾病等数据，通过多种模型生成加权预测结果，并输出预测报告及结果文件。

核心功能

1. 支持INLA、ranger、naive等多种模型的加权组合预测
2. 自动验证输入数据有效性，输出过程日志
3. 生成包含预测结果的HTML报告
4. 将预测结果保存至指定输出目录
5. 可与PRIDE-C ETL镜像配合，向DHIS2实例发布预测结果

使用场景

• 公共卫生领域的疾病趋势预测分析
• 结合气候数据的疾病传播风险评估
• 与DHIS2系统集成，实现预测结果的可视化与发布

配置说明

目录结构要求

项目目录需包含以下结构：

── input/
│   ├── climate_data.json（气候数据）
│   ├── config.json（模型配置）
│   ├── disease_data.json（疾病数据）
│   ├── external_data.csv（可选，外部数据）
│   └── orgUnit_poly.geojson（地理单元数据）
├── output/（预测结果输出目录）

其中，climate_data.json、disease_data.json和orgUnit_poly.geojson可通过pridec_etl镜像导入。

配置文件（config.json）

需包含以下配置项：

• pred_vars：预测变量列表
• model_weights：各模型的权重配置（支持inla、glm_nb、ranger等）
• quantile_levels：分位数水平
• forecast_start：预测起始时间（YYYYMM格式）
• month_analysis：分析周期（月数）
• month_assess：评估周期（月数）

部署示例

方式1：通过Docker Compose构建运行

1. 下载compose.yaml：

bash
curl -o compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/Pivot-Madagascar/pridec-docker/refs/heads/main/compose.yaml

2. 构建服务：

bash
docker compose build forecast

3. 运行预测：

bash
docker compose run --rm forecast

方式2：本地构建运行

1. 克隆仓库：

bash
git clone https://github.com/Pivot-Madagascar/pridec-docker.git
cd pridec-docker

2. 构建服务：

bash
docker compose build forecast

3. 运行预测（需确保input目录结构完整）：

bash
docker compose run --rm forecast

预测完成后，可在output目录查看forecast_report.html报告及预测结果文件。 ===END===