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  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
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  ☆14Updated 2 years ago
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  ☆109Updated 6 years ago
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• lujiaxuan0520 / Prediction-and-Scheduling-of-Shared-Bike
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  ☆110Updated 6 years ago
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  ☆44Updated 5 years ago
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  ☆292Updated 5 years ago
• fennuDetudou / time_series_predict
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  ☆11Updated 6 years ago
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  ☆41Updated 5 years ago
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  ☆15Updated 4 years ago
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  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
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