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2023全国大学生数学建模竞赛 c题 含论文,代码,数据处理

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2023数学建模国赛C题

目录:sunny:

+--readme.md
+--代码
| +--ARIMA.ipynb
| +--单品合并.ipynb
| +--回归方程展示图.ipynb
| +--按月销售量汇总.ipynb
| +--第三问 gru算法.ipynb
| +--第三问回归处理.ipynb
| +--第三问求解混合规划.py
| +--第二问各品类_定价_销量_频数
| | +--水生根茎类summary.xlsx
| | +--第二问受频数影响的数据处理.py
| | +--花叶类summary.xlsx
| | +--花菜类summary.xlsx
| | +--茄类summary.xlsx
| | +--辣椒类summary.xlsx
| | +--食用菌summary.xlsx
| +--第二问规划求解
| | +--最优化系数表.xlsx
| | +--第二问规划求解.py
| +--箱型图(商品).ipynb
| +--箱线图(品类).ipynb
| +--销量.ipynb
+--数据
| +--50个单品对应线性结果.xlsx
| +--arima预测结果.xlsx
| +--分频数各品类回归数据
| | +--x,y值.xlsx
| | +--水生根茎类summary.xlsx
| | +--花叶类summary.xlsx
| | +--花菜类summary.xlsx
| | +--茄类summary.xlsx
| | +--辣椒类summary.xlsx
| | +--食用菌summary.xlsx
| +--单品数据总表.xlsx
| +--单品销售量.xlsx
| +--品类数据总表(不含公式).xlsx
| +--平均损耗率(按类).xlsx
| +--按月汇总(商品序列).xlsx
| +--第一问聚类分析.xlsx
| +--第三问gru预测结果.xlsx
| +--第三问预测销量和成本_三月.xlsx
+--论文定稿.pdf


说明:sunny:

代码文件夹

  • 该文件夹用于存储项目中用到的所有代码文件

代码均为python编写,除了第三题的BONMIN 求解器,其他代码使用的均为常用的python库,理论上有panda,numpy,matplotlib三个库加上pylab库用来显示中文,即可复现代码。在同文件夹内放入输入的数据文件后,可以直接运行

数据文件夹

  • 该文件夹用于存储数据处理后的所有 Excel 文件

部分代码需要excel文件运行,要复现代码,请把对应excel文件放在代码同文件夹下,或修改代码的相对路径为你存放的对应路径

后记:sunny:

这是我第一次参赛,拿了上海市省二,实话实说,我们的建模创新度不够,没有对模型加以创新型的改进使用,而且论文里面小问题也不少,例如图表格式不统一,论文有少量排版错误,论文打磨次数也不够,算是预期内了。 我的队友都拥有美赛经验,赛前给了我非常多有用的指导:satisfied:,让我能快速上手数模的知识。赛中我们团队配合默契,讨论氛围积极,虽然可能最后的成果可能不算多好,但是是我非常难忘的一段参赛体验。在此感谢我的队友范同学和陈同学!

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Language:Jupyter Notebook 98.6%Language:Python 1.4%