Alternatives and similar repositories for SubwayFlowPredict:

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  天池全球城市计算AI挑战赛-地铁人流量预测 A榜22/2319
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• JanzYe / TianchiMetroFlow
  天池全球城市计算AI挑战赛：A榜单模型12.28， B榜单模型12.53，多模型融合11.74（Top 3）， C榜官方结果17.08（新人赛验证C榜可通过乘个衰减提升很多到12.00，A榜也有效果到11.88）
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• MichaelYin1994 / tianchi-trajectory-data-mining
  天池DCIC2020船只轨迹数据挖掘比赛算法阶段Rank 3解决方案：
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• QGDM2018 / utfp
  城市交通流量时空预测---山东省数据应用（青岛）创新创业大赛。http://sdac.qingdao.gov.cn/common/cmptIndex.html
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• LibraM9 / metro_pred
  2019天池 全球城市计算AI挑战赛 （地铁流量预测）Top30
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• juzstu / TianChi_Hangzhou_Subway
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• ZS167275 / 2017-TIANCHI-Guizhou-traffic-competition
  天池大数据平台 贵州交通赛
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  天池智慧交通预测挑战赛解决方案
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• juzstu / TianChi_HaiYang
  2020数字中国创新大赛—算法赛：智慧海洋建设
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• BBKing49 / 2019CCF-BDCI
  2019ccf乘用车销量预测Top1%代码
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• jiahengqi / datacastle_shixin
  识别失信企业大赛
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• IceSuger / yancheng-sales
  天池-印象盐城-汽车销量预测大赛
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• shyoulala / CCF_BDCI_2020_DIDI_rank1_solution
  2020 CCF BDCI 线上第一 解决方案代码
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• SY575 / DF-Early-warning-of-the-wind-power-system
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  天池智慧交通预测挑战赛 - 比赛经历分享
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• BirderEric / Tianchi_CityAI_Challenge
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• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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• zwkkk / 2019-CCF-Sales-Forecast-of-Passenger-Vehicle-Segment-Market
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• cxq80803716 / 2019-CCF-BDCI-Car_sales
  2019年CCF大数据与计算智能大赛乘用车细分市场销量预测冠军解决方案
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• luoda888 / CCF2018-Top2-Demand-Forecast
  Solutions of the forecast problem using Xgboost
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• lhtlht / Subway-passenger-flow-forecast
  地铁乘客流量预测
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• ycd2016 / DCIC2020-IOC
  【天池】2020数字中国创新大赛数字政府赛道智慧海洋建设——复赛0.904融合模型
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• agave233 / 2020-CCF-Crowd-Flow-Prediction
  科技战疫-大数据公益挑战赛-DataFountain重点区域人群密度预测 第1名方案
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• chizhu / AI_Risk
  马上消费金融挑战者大赛-违约用户风险预测--第三名方案
  ☆70Updated 4 years ago
• aeternae / TianChi_Metro_Predict
  利用已有的地铁流量历史数据建立模型，实现数据间存在的关联，为该城市未来一天的地铁流量进行一个较为准确的预测
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• ChuanyuXue / BDCI-2020-TimeSeries-Prediction
  12th Solution: Matrix Factorization for High-Dimensional and Sparse Time Series Prediction
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• lieyingkub99 / TIanChi_Traffic_Competition
  阿里天池智慧交通预测挑战赛-Top7 /1716队
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• ChuanyuXue / The-Purchase-and-Redemption-Forecast-Challenge-baseline
  天池“资金流入流出预测——挑战baseline”的解决方案，线上效果143.5
  ☆96Updated 4 years ago
• YijunRan / Terminal-Changes-Prediction
  基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。
  ☆52Updated 8 years ago