2024Mathorcup C题完整代码数据实时更新（无后续收费）

作品简介

🎓 我们是“五条数模团队”，（B站3w粉丝）一支专注于数学建模竞赛领域的专业团队，经验丰富，方法独到。

【1.3更新】问题三已经完成：建模思路如图：

1.2更新，网络图已经完成：

1.1更新：第一问代码已经完成，问题一已经完成，一般来说，时间序列预测的经典模型是ARIMA或者SARIMA模型（绝大多数人可能都会这么做），但实际上，这种传统的时间序列模型并不能进行长期的预测，因为会随着时间出现逐渐平缓，并且也没有办法利用到预测y的其他x信息，所以我们使用非常规时间序列方法，手动构造一系列特征进行预测，包括滞后12天的货量、移动平均3和6天的货量，以及时间序列特征月份、天、和是否为工作日，最后还包括了趋势指标而由于不同的分拣中心需要不同的模型，所以我们需要分别对不同分拣中心来构建这些指标，所以需要函数化，首先是对30天进行预测，我们选取了随机森林、神经网络、支持向量机和线性回归来进行建模，输出测试集的得分和残差图，将数据进行逆标准化后，对于测试集中的结果，我们进行了结果对比画出四个模型的残差图，同样显示出线性回归是非常好的，所以最终的建模就利用线性回归来进行了,并得到测试集得分

1.0更新：数据预处理已经完成，我们可以看出，不同分拣中心的总货量存在明显区别，总货量显示，不同日期的总货量变化是有明显波动的，所以我们猜测11月份的时候开始搞活动，这种波动情况明显增大，不同分拣中心的货量均值和方差也存在明显差异，所以附件2中的不同分拣中心是存在缺失值的，而要预测时间序列，通常要求时间序列是连续的，所以我们需要对附件2进行插值处理，使用线性插值进行处理（目前刚完成预处理，属于第一问中的一部分，全部第一问写完会一起上传）

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大家关注的问题！！！！

✨✨问题一：会不会重复？新手能不能根据我们的思路、代码写出论文？

回答：：不会重复；建模的关键在于理解和定义问题，并设计出合适的模型来解决它。在撰写论文时，文字的组织方式需要独立完成，因为每个人的表达能力、文笔水平和对模型的理解程度不同，所以表达方式不会相同。因此，需要通过个人的努力和理解，以独特的方式表达和组织自己的思想，来撰写独特且高质量的论文，而我的代码，你看了会知道这里怎么写，写什么，你们要通过自己的语言来组织我让你们写的内容，所以大家的文笔水平都不同，写出来的话不可能一样，但写哪些方面的内容，我会是全网最详细的，我已经提供了要用的模型，代码，数据，哪怕你什么都不会，也能写出来东西，手把手教你打造自己独创的论文

✨✨问题二：用我们的思路、代码能不能获奖

我是985本硕，目前就职于某大厂担任算法工程师，本科期间取得过一次国赛二等奖，一次国赛一等奖，研究生期间取得过华为杯研赛二等奖。建模提供的创新思路，代码，数据都是独家的，不是网上烂大街的，只有正确的创新，才是评委眼中的优秀建模。而我的思路，代码，数据，会帮助大家完成这最重要的一步。

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2023亚太赛：

创作时间：