Alternatives and similar repositories for 2021_AliCloud_Supply_Chain_Competition

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  时间序列ARIMA模型的销量预测
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• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆41Updated 6 years ago
• ishelo / Logistics-Demand-Forecasting-By-Python
  物流需求预测法的python实现（Logistics Demand Forecasting By Python），含移动平均法、指数平滑法、平滑系数的确认、结果输出到excel表、误差分析等
  ☆36Updated 4 years ago
• ZYNORl / graduation-project
  尝试对比ARIMA、LSTM、SARIMA、GRA_LSTM、SARIMA_LSTM串联模型和SARIMA_LSTM并联模型的时序预测能力。
  ☆14Updated 2 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆104Updated 5 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆125Updated 3 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
• 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
• 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
  ☆77Updated 5 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 7 years ago
• KeshengZhang / Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction
  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
  ☆41Updated 5 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。
  ☆101Updated 6 years ago
• 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
• fennuDetudou / time_series_predict
  单维、多维时间序列数据预测
  ☆11Updated 6 years ago
• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
• wanziw / ProductDemandForecast-TeddyCup11B
  第十一届泰迪杯B题：产品订单的数据分析与需求预测 代码和数据
  ☆38Updated last year
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆63Updated 5 years ago
• antoniopaisfernandes / Demand-Forecasting
  This machine learning model (LSTM Time Series model) helps us to forecast demand of a supply chain business problem. This model uses Kera…
  ☆28Updated 7 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆289Updated 5 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆86Updated 5 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆280Updated 4 years ago
• cador / prediction-python
  《Python预测之美-数据分析与算法实战》代码维护
  ☆19Updated 4 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆56Updated 5 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆46Updated 5 years ago
• cador / Python_Predict_Analysis_Algorithm_Book_Codes
  《Python预测之美：数据分析与算法实战》书籍代码维护
  ☆66Updated 2 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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• eastlong / competition_diantou_2018
  2018比赛-大数据-光伏电站-人工智能运维
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  ☆31Updated 5 years ago
• shaneg1507 / data-analytics-in-supply-chain
  An analysis, with a focus on demand forecasting, of transactional data associated with over 2.5 million customers and 31,868 SKUs over th…
  ☆15Updated 4 years ago
• jm199504 / Financial-Time-Series
  金融时间序列（预测分析 / 相似度 / 数据处理）
  ☆242Updated last year