C题第一问
- 1 数据预处理
- 2 问题一
- 2.1基于混合ARIMA-LSTM预测模型的未来30天货量预测
- 2.1.1 自适应混合ARIMA-LSTM混合预测模型的建立
- 2.1.2 自适应混合ARIMA-LSTM混合预测模型的求解
- 2.2 基于混合ARIMA-LSTM预测模型与模糊修正的未来30天每小时货量预测
- 代码分享
目前已经完成C题数据预处理，以及问题一的代码和模型文档，Rose 学姐后续还会不断更新论文以及模型代码，预计进度：
4月13日 0：00-6：00 完整论文+python与matlab代码实现+多种模型组合方式+可视化方式
完整助攻资料：点击最下方咨询哦~
1 数据预处理
为了方便解题，将日期统一转化为距2023/8/1的天数。2023/8/1当天记为第0天。
2 问题一
2.1基于混合ARIMA-LSTM预测模型的未来30天货量预测
建立混合ARIMA-LSTM模型的必要性和优势在于能够综合利用两种不同模型的优势，从而更全面地捕捉数据中的特征和模式。ARIMA模型擅长捕捉时间序列数据的线性特征和趋势，而LSTM模型则能够处理非线性关系和长期依赖，因此结合两者可以更好地应对复杂的数据特征。这种混合模型能够有效地提高预测的准确性，尤其是当数据既包含线性趋势又包含非线性关系时，传统的单一模型往往难以充分捕捉到这些复杂特征。通过结合ARIMA和LSTM模型，我们能够更全面地分析和预测未来30天的物流网络分拣中心货量，从而为实际运营和决策提供更可靠的预测结果。
2.1.1 自适应混合ARIMA-LSTM混合预测模型的建立
2.1.2 自适应混合ARIMA-LSTM混合预测模型的求解
2.2 基于混合ARIMA-LSTM预测模型与模糊修正的未来30天每小时货量预测
在本问中，先采用与2.1节中相同的方法对每小时的货量进行预测。
代码分享
完整助攻资料：点击下方咨询哦~
