需求预测专题
共享单车数据分析与需求预测项目
注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI 更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]） 项目背景 自动自行车共享系统是传统自行车租赁的新一代，整个会员、租赁和归还过程都变得自动化。通过这些系统，用户可以轻松地在一个位置租赁自行车，然后在另一个位置归还。目前，全球有超过500个自行车共享计划，涵盖了超过50万辆自行车。由于这些系统在交通、环境和健康问题中的
【赛事基线】“深水云脑”居民小区二次供水需求预测Baseline之DL
v1.1 说明 运行此notebook需要比赛数据，请到比赛官网注册报名后下载，并放置到对应的目录('./work/data/')下面！ 更新一下当时的排名 如果要达到上面的这个分数，可以结合另一个基线的方法。 序 之前写了个【赛事基线】“深水云脑”水质净化厂工艺控制-曝气量预测Baseline之DL，同时，“深水云脑”系列的比赛还有一个《居民小区二次供水需求预测》，同样也是时间序
第五届全国工业互联网数据创新应用大赛 中企通信获“物料需求预测”竞赛第一名
(2021年12月23日，北京) – 中企网络通信技术有限公司(简称“中企通信”) 欣然宣布，其数据科学与创新团队参与由中国信通院与宝安区人民政府主办，工业互联网产业联盟、深圳市工业和信息化局特别支持的“第五届全国工业互联网数据创新应用大赛”，获得“物料需求预测”赛道第一名。 12月15日，第五届全国工业互联网数据创新应用大赛决赛答辩落下帷幕。本届大赛历时近3个月，共有2200余支队伍、6000
MATLB|电动车智能充电模式及电力高峰需求预测
目录 0 写在前面 1 电动车 1.1 电动车（EV） 1.2 电动汽车充电 1.3 智能充电和车联网（V2G） 1.4 V2G 应用 1.5 可再生能源可用性 1.6 基于价格的收费 2 电动车智能充电 2.1 智能充电 2.2 实时电价 2.3 智能充电模式——算例1 2.4 洞见 2.5 智能充电模式——算例2 2.6 报摊问题——算例3 2.7 需求量与
2023-2028年中国化肥行业市场需求预测与投资趋势分析报告
本报告由锐观咨询重磅推出，对中国化肥行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。为企业、科研、投资机构等单位了解行业最新发展动态及竞争格局，把握行业未来发展方向提供专业的指导和建议。 本研究报告数据主要采用国家统
时序预测 | Python实现LSTM-Attention电力需求预测
时序预测 | Python实现LSTM-Attention电力需求预测 目录 时序预测 | Python实现LSTM-Attention电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 该数据集因其每小时的用电量数据以及 TSO 对消耗和定价的相应预测而值得注意，从而可以将预期预测与当前最先进的行业预测进行比较。使用该数据集可以探讨以下问题：
时序预测 | Python实现GRU电力需求预测
时序预测 | Python实现GRU电力需求预测 目录 时序预测 | Python实现GRU电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 该数据集因其每小时的用电量数据以及 TSO 对消耗和定价的相应预测而值得注意，从而可以将预期预测与当前最先进的行业预测进行比较。使用该数据集可以探讨以下问题： 负荷曲线和边际供给曲线如何出现？ 哪些天气测
时序预测 | Python实现CNN电力需求预测
时序预测 | Python实现CNN电力需求预测 目录 时序预测 | Python实现CNN电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 该数据集因其每小时的用电量数据以及 TSO 对消耗和定价的相应预测而值得注意，从而可以将预期预测与当前最先进的行业预测进行比较。使用该数据集可以探讨以下问题： 负荷曲线和边际供给曲线如何出现？ 哪些天气测
时序预测 | Python实现CNN-LSTM电力需求预测
时序预测 | Python实现CNN-LSTM电力需求预测 目录 时序预测 | Python实现CNN-LSTM电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 该数据集因其每小时的用电量数据以及 TSO 对消耗和定价的相应预测而值得注意，从而可以将预期预测与当前最先进的行业预测进行比较。使用该数据集可以探讨以下问题： 负荷曲线和边际供给曲线如
【思路代码详解】2023mathorcup大数据复赛B题妈妈杯高校数学建模挑战赛电商零售商家需求预测及库存优化问题
2023 年 MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道 B复赛：电商零售商家需求预测及库存优化问题 问题一 目标：制定补货计划，基于预测销量。 背景：固定库存盘点周期NRT=1, 提前期LT=3天。 初始条件：所有商品期初库存为5，持有成本及缺货成本与商品价格正相关。 策略：周期性盘点库存策略(s，S)。 数据处理：需结合历史及预测需求量。 任务：提供2023-05
【TransCad】通过四阶段法进行交通需求预测——1.梳理四阶段法的“前因后果”
目录 前言交通生成（Trip Generation）交通分布（Trip Distribution）重力模型法 交通分配（Traffic Assignment）UE模型非平衡分配方法 总结 前言 道路交通计算机辅助课程接近尾声了，今天学了下怎么利用TC进行交通分配。在具体介绍软件操作前，我想先理一理交通规划四阶段法的前因后果。 交通生成（Trip Generation）
【TransCad】通过四阶段法进行交通需求预测——2.软件完整操作步骤
目录 前言1.建立路网地理配准 2.交通生成3.交通分布预测增长系数法重力模型 4.交通分配写在最后 前言 上一篇文章，咱们一起梳理了下四阶段法进行交通需求预测的内在逻辑关系，如果你没有看过，请先看一遍，如果你已经看过了（但仍对四阶段法有些迷惑），也请再看一遍。今天我们开始软件操作部分，相关的数据我放在资源里了。 没想到竟然要开VIP才能下载，我还是放在百度网盘吧 链接：
2022-2028年中国艺考培训行业竞争战略分析及市场需求预测报告
报告类型：产业研究 报告格式：电子版、纸介版 出品单位：智研咨询-产业信息网 智研咨询发布的《2022-2028年中国艺考培训行业竞争战略分析及市场需求预测报告》共六章 。首先介绍了艺考培训行业市场发展环境、艺考培训整体运行态势等，接着分析了艺考培训行业市场运行的现状，然后介绍了艺考培训市场竞争格局。随后，报告对艺考培训做了重点企业经营状况分析，最后分析了艺考培训行业发展趋
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析 1 题目 2023 年MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛赛道B：电商零售商家需求预测及库存优化问题电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商
区块链产业人才需求预测项目调查问卷（高校版）
工业和信息化部人才交流中心 工信人才（2020）86号 工业和信息化部人才交流中心关于开展 “区块链产业人才需求预测”项目的调研函 各有关单位： 为贯彻落实《工业和信息化部办公厅关于印发<产业人才需求预测工作实施方案（2020—2022年）>的通知》（工信厅人函〔2020〕86号）精神，扎实推进区块链人才需求预测研究工作，加快区块链人才队伍建设，工业和信息化部信息技术发展司特委托工业和信息
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析 1 题目 2023 年MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛赛道B：电商零售商家需求预测及库存优化问题电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商
ST-MGCN：基于时空多图卷积神经网络的网约车需求预测
今天换了新的模板，焕然一新的感觉，很开心~过去的就过去了，时间总会带给你新的东西的~ 1、文章信息 《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》题目错了无法修改，需要的请自行搜索吧。 2019 AAAI大会的一篇论文，被引5次。 2、摘要 区域级需求预测是网约车服务的
【完整解题】2023年第四届MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛B题 思路代码文章电商零售商家需求预测及库存优化问题
赛道 B： 电商零售商家需求预测及库存优化问题 问题背景： 电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库， 电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策， 大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商品的按时履约。一般来说，以上供应链优化问题会包含以下方面： 现有一张电商零售商家的历史出货量表（附件 1），给出了历史 6 个月 各商家存放在电商不同仓库的
2023年第四届MathorCup大数据挑战赛（B题）|电商零售商家需求预测及库存优化问题|数学建模完整代码+建模过程全解全析
当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2021年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。 希望这些想法对大家的做题有一定的启发和借鉴意义。 让我们来看看MathorCup的B题！ 问题重述 这是一个电商零售商家需求预测及库存优化问题的描述。这个问题涉及到电商平台上的上千个商家，它们将商品放在不同的仓库中，而电商平台需
2022-2028年中国太阳能无人机行业发展前景分析及市场需求预测报告
报告类型：产业研究 报告格式：电子版、纸介版、电子+纸介 出品单位：智研咨询-产业信息网 智研咨询发布的《2022-2028年中国太阳能无人机行业发展前景分析及市场需求预测报告》共十四章。首先介绍了太阳能无人机相关概念及发展环境，接着分析了中国太阳能无人机规模及消费需求，然后对中国太阳能无人机市场运行态势进行了重点分析，最后分析了中国太阳能无人机面临的机遇及发展前景。您若想对中国太
跟着Datawhale打一场时序比赛（SEED新能源赛道-电动汽车充电站充电需求预测）之打卡笔记一
最近Datawhale又开始组织打比赛的培训学习了，很早就认识了这个专业的学习组织，跟着他们也学过不少竞赛知识，但是还没完全打完过一场赛事；所以这次打算跟着Datawhale打这场时序的比赛 —> 2023“SEED”第四届江苏大数据开发与应用大赛–新能源赛道。 1. 赛事学习流程 首先看这张学习计划图表： 时间还比较充足，任务安排也很合理，学习难度逐步加深。今天刚刚完成了第一个任务：跑通b
交通物流模型 | 基于多重时空信息融合网络的城市网约车需求预测
交通物流模型 | 基于多重时空信息融合网络的城市网约车需求预测 城市网约车需求预测是网约车系统决策、出租车调度和智能交通建设的一项长期且具有挑战性的任务。准确的城市网约车需求预测可以提升车辆的利用和调度，减少等待时间和交通拥堵。现有的交通流预测方法大部分采用基于区域的态势感知图像或基于站点的图像表示去捕捉交通流的空间动态性，而态势感知图像和图形表示的结合同样是精准预测的关键。这篇文章作者提出了一
交通物流模型 | 基于多重时空信息融合网络的城市网约车需求预测
交通物流模型 | 基于多重时空信息融合网络的城市网约车需求预测 城市网约车需求预测是网约车系统决策、出租车调度和智能交通建设的一项长期且具有挑战性的任务。准确的城市网约车需求预测可以提升车辆的利用和调度，减少等待时间和交通拥堵。现有的交通流预测方法大部分采用基于区域的态势感知图像或基于站点的图像表示去捕捉交通流的空间动态性，而态势感知图像和图形表示的结合同样是精准预测的关键。这篇文章作者提出了一
补充6 供应链中的需求预测(二)时序预测法(移动平均法、简单指数平滑法、Holt模型和Winter模型)的具体实现——基于java的实现
本文主要说明如何使用Excel和Java建立上篇文章讨论的模型。包括移动平均法、简单指数平滑法、Holt模型和Winter模型，内附java源码。 目录 一、需求历史数据 二、移动平均法 1.基于EXCEL的实现 2.基于java的实现 三、简单指数平滑法 1.基于EXCEL的实现 2.基于java的实现 四、趋势调整的指数平滑法(Holt模型)
补充5 供应链中的需求预测(一)时间序列预测法
供应链的需求预测方法多样，正如上一篇文章提出的。预测方法分为两部分部分讲，时间序列预测法、基于java的时序预测算法实现及机器学习在预测中的应用。本文为第一部分，介绍时间序列预测法。本文只介绍了几种供应链中常用到的时间序列预测方法，更多预测方法可见金融时间序列分析讲义，讲义虽以金融数据作为讲解，但是预测方法大同小异。 目录 一、静态预测法 1.估计需求水平和需求趋势