რიგის პროგნოზის API Online
რიგის დონეების ML ანსამბლის პროგნოზი: 24-საათიანი და 7-დღიანი (168სთ) ჰორიზონტები ნდობის საზღვრებით. იგივე მოდელი, რომელიც nakordoni.eu პროგნოზებს კვებავს.
GET https://nakordoni.eu/api/v1/data/forecast
— კვოტის კლასი: heavy
| პარამეტრი | აღწერა |
|---|---|
ppid | კონტროლის წერტილის ID, მაგ. id_13 (იხ. /api/v1/data/checkpoints) |
prediction_steps | 24 (ნაგულისხმევი) ან 168 7-დღიანისთვის |
პასუხის ველები — პასუხის კონვერტის data ობიექტის შიგნით. [] აღნიშნავს სიას, ამიტომ data.items[].name არის თითოეული ელემენტის ველი name. ველი არის null, არ არსებობს ან ცარიელი სიაა, როცა მნიშვნელობა არ გვაქვს — შემავსებელს არასოდეს ვდებთ.
| ველი | აღწერა |
|---|---|
data[] | One element per forecast step, nearest first — 24 or 168 of them. |
data[].time | Unix timestamp the step forecasts, with hours_from_now. |
data[].avg_cars | Predicted queue at that hour. |
data[].lower_bound | Confidence band around avg_cars, with upper_bound; the _50 pair is the narrower 50% band. |
data[].type_of_data | Provenance marker of the input reading the step was built from. |
data[].source | Which model produced the step, with formula and the corrected flag when a calibrator adjusted it. |
data[].learned_mult | Per-checkpoint learned multiplier applied, and weather_mult the weather one. |
data[].v4 | Full breakdown from the v4 ensemble — component scores behind avg_cars. |
curl "https://nakordoni.eu/api/v1/data/forecast?ppid=id_13&prediction_steps=24" \ -H "Authorization: Bearer NKD-DEV-XXXX-XXXX-XXXX"
🔑 შედით დეველოპერის ანგარიშით, რომ ეს ენდპოინტი პირდაპირ Sandbox-ში სცადოთ — დღეში 50 უფასო სატესტო გამოძახება. შესვლა