Alternatives and similar repositories for Modeling-Competition

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  2018年研究生数学建模F组题
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• qssxbhxy / 2019GMCM
  2019年第十六届华为杯数学建模竞赛F题第一名论文附代码
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• sgdd66 / FlightRecovery
  这是中国研究生数学建模大赛的C题，用于解决航班恢复的问题。程序首先建立了飞机，航班，客户，机场四个类用于模拟航班调度环境。之后应用遗传算法寻找最优的航班调度方案
  ☆33Updated 6 years ago
• SuperTorch / SupplyChain
  智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测
  ☆33Updated 4 years ago
• taoqiongxing / Competition2018
  2018全国研究生数学建模竞赛（C题：对恐怖袭击事件记录数据的量化分析）
  ☆12Updated 5 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 6 years ago
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆19Updated 4 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆44Updated 5 years ago
• stxupengyu / Air-Quality-Prediction
  2021年研究生数学建模竞赛B题，全国二等奖，空气质量预报二次建模，时间序列数据分析与回归预测。Time Series Prediction&Air Quality Prediction.
  ☆37Updated 3 years ago
• zhuyijie88 / FlightGateAllocation
  2018中国研究生数学建模竞赛F题
  ☆13Updated 6 years ago
• lujiaxuan0520 / Prediction-and-Scheduling-of-Shared-Bike
  基于深度学习的共享单车预测与调度解决方案，使用神经网络构建单车需求量与时间段和地理画像的关联，预测不同区域单车需求量；使用蚁群算法规划最优单车调度路径。
  ☆100Updated 6 years ago
• zhenhua-chen1 / Postgraduate-Mathematical-Contest-in-Modelling
  华为杯研究生数学建模竞赛:历年来优化类代码(不定时更新，曾获一等奖)
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• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
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• rnzhiw / HuaweiCupMathModel
  2021年华为杯第十八届中国研究生数学建模竞赛D题解决方案（国二）
  ☆34Updated 3 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
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• wikke / TimeSeriesPrediction
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  ☆58Updated 7 years ago
• xyjigsaw / Evolutionary-Computation-Navigation
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  数学建模 2020 华为杯 F 题
  ☆18Updated 4 years ago
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  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
  ☆36Updated 7 years ago
• huanghepijiu / -
  配电网负荷预测，BP神经网络，Cart决策树，GDBT，CatBoost
  ☆15Updated 4 years ago
• LiuChen-China / PythonFunctions
  一些常用的功能型python模块接口，如：批量下载百度图片、moran指数(莫兰指数)、ARIMA、灰色预测GM(1,1)
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  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
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• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
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  多目标优化遗传算法
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