Zhuosd / 2021_AliCloud_Supply_Chain_Competition
2021阿里云供应链大赛之需求预测及单级库存优化，B榜73名
☆24Updated last year
Alternatives and similar repositories for 2021_AliCloud_Supply_Chain_Competition
Users that are interested in 2021_AliCloud_Supply_Chain_Competition are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 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☆35Updated 4 years ago
- 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
- 利用时间序列预测汽车销量☆40Updated 6 years ago
- 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。☆13Updated 2 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆63Updated 6 years ago
- 运筹优化数学基础 + 算法☆14Updated 3 years ago
- 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
- 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
- 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。☆98Updated 6 years ago
- 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
- 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
- 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☆74Updated 4 years ago
- 一种有效的电力负荷预测方法☆61Updated 5 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆123Updated 3 years ago
- 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
- 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
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 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
- 单维、多维时间序列数据预测☆11Updated 6 years ago
- 竞赛项目集合：Rossmann销售预测(Top3%)、HousePrices(Top34%)、数字识别(Top78%)、泰坦尼克(Top83%)、能源预测③(Top36%)、未来价格预测(Top37%)、NFL大数据碗(Top61%)、厄瓜多尔连锁超市销售预测(Top48%…☆40Updated 4 years ago
- 启发式算法总结☆18Updated 4 years ago
- 2019年广西人工智能设计大赛：交通-地铁客流量预测Baseline（三等奖）☆48Updated 4 years ago
- ☆13Updated 4 years ago
- 《Python预测之美：数据分析与算法实战》书籍代码维护☆66Updated 2 years ago
- 特征工程入门与实践笔记☆8Updated 5 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆18Updated 4 years ago
- 2018比赛-大数据-光伏电站-人工智能运维☆24Updated 6 years ago
- 基于seq2seq模型的风功率预测☆28Updated 5 years ago
- 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☆55Updated 5 years ago
- 基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值；非普工业最 大值、非普工业最小值；普通工业最大…☆35Updated 2 years ago