上传引用图片 网站,wordpress微信小程序,服装设计师有前途吗,济南网站制作哪家强2024Mathorcup数学建模挑战赛#xff08;妈妈杯#xff09;C题保姆级分析完整思路代码数据教学 C题题目#xff1a;物流网络分拣中心货量预测及人员排班 因为一些不可抗力#xff0c;下面仅展示部分代码#xff08;很少部分部分#xff09;和部分分析过程#xff0c;其…2024Mathorcup数学建模挑战赛妈妈杯C题保姆级分析完整思路代码数据教学 C题题目物流网络分拣中心货量预测及人员排班 因为一些不可抗力下面仅展示部分代码很少部分部分和部分分析过程其余代码看文末 数据处理 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf import pmdarima as pm from itertools import product from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as nptry:# 尝试使用UTF-8编码读取文件day_df pd.read_csv(./附件/附件1.csv, encodingutf-8) except UnicodeDecodeError:# 如果出现编码错误则尝试使用GBK编码读取day_df pd.read_csv(./附件/附件1.csv, encodinggbk) day_df# 将日期转换为datetime类型以便正确排序 day_df[日期] pd.to_datetime(day_df[日期])# 按日期升序排列DataFrame sorted_day_df day_df.sort_values(by[分拣中心, 日期])sorted_day_df 可视化 # Set the font to support Chinese characters plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] plt.rcParams[axes.unicode_minus] Falseplt.figure(figsize(10, 6)) for center in sorted_day_df[分拣中心].unique():center_df sorted_day_df[sorted_day_df[分拣中心] center]plt.plot(center_df[日期], center_df[货量], markero, labelcenter)plt.title(日期随货量变化的折线图) plt.xlabel(日期) plt.ylabel(货量) # plt.legend() plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show() # 绘制ACF和PACF图 fig, ax plt.subplots(1, 2, figsize(12, 4)) plot_acf(center_df[货量], axax[0]) plot_pacf(center_df[货量], axax[1]) plt.tight_layout() plt.show() for center in centers:center_df sorted_day_df[sorted_day_df[分拣中心] center]center_df.set_index(日期, inplaceTrue)# 使用SARIMAX而不是ARIMA来考虑外生变量model SARIMAX(center_df[货量], exogcenter_df[活动], order(1, 1, 1))model_fit model.fit()# 预测时也需要包括外生变量# 假设我们已经有了未来时间段的活动标记数据future_dates pd.date_range(center_df.index[-1] pd.Timedelta(days1), periods30, freqD)future_exog pd.DataFrame(0, indexfuture_dates, columns[活动]) # 假设未来5天内没有活动forecast model_fit.forecast(steps30, exogfuture_exog)print(f{center} 的未来 30 天预测货量为)print(forecast)# 将预测结果转换为DataFrameforecast_df pd.DataFrame({分拣中心: center,日期: future_dates,货量: forecast.values})all_forecasts.append(forecast_df)# 合并所有分拣中心的预测结果 final_forecast_df pd.concat(all_forecasts) 预测结果 其中更详细的思路各题目思路、代码、讲解视频、成品论文及其他相关内容可以点击下方群名片哦