2023年MathorCup高校数学建模挑战赛-大数据赛

问题 1 **分析:**针对问题1,由于数据量相对较大、且需要数据维度较多,所以需要利用优化聚类方法和优化预测算法对模型进行处理。首先将商家、仓库、商品等维度基于时间序列构建基于概率密度聚类分析模型,输出其符合最为相似的特征条件下的最优的分类。其次将出货量作为因变量,聚类相关因子作为自变量,构建基于SBO-LSTM神经网络出货量优化预测模型。再者分别将85%数据作为训练集,15%数据作为测试集,对模型进行训练和测试,输出模型的精度和1-wmape维度。最后各商家在各仓库的数据导入训练好的模型当中进行预测,输出预测出各商家在各仓库的商品2023-05-16至2023-05-30的需求量,并将其存放在相应的表格附件当中。

问题 2 **分析:**针对问题2,出现了新的维度数据,那么需要对新维度的数据和旧数据进行维度匹配处理。首先将附件5数据和附件1~4联合数据集作为样本数据,由于数据集巨大,为了提升算力、提高数据优化搜索,构建基于模糊概率联合聚类模型(GDM模型)。其次导入数据将GDM最优聚类集合求解出来。再者将GDM聚类结果作为自变量,出货量作为因因变量,为了更好的迭代时间与空间维度的数据,构建基于模糊神经网络出货量预测模型(GD-FNN模型)对不同商家在不同仓库的商品出货量进行预测。最后将相关数据到训练好的模型当中,输出2023-05-16至2023-05-30的预测值存放到表1相应的位置,并对预测的准确度进行评价。

相关推荐
铭keny20 分钟前
YOLO11 目标检测从安装到实战
人工智能·目标检测·目标跟踪
小牛头#5 小时前
clickhouse 各个引擎适用的场景
大数据·clickhouse·机器学习
杨小扩6 小时前
第4章:实战项目一 打造你的第一个AI知识库问答机器人 (RAG)
人工智能·机器人
whaosoft-1436 小时前
51c~目标检测~合集4
人工智能
雪兽软件6 小时前
2025 年网络安全与人工智能发展趋势
人工智能·安全·web安全
元宇宙时间7 小时前
全球发展币GDEV:从中国出发,走向全球的数字发展合作蓝图
大数据·人工智能·去中心化·区块链
小黄人20257 小时前
自动驾驶安全技术的演进与NVIDIA的创新实践
人工智能·安全·自动驾驶
ZStack开发者社区8 小时前
首批 | 云轴科技ZStack加入施耐德电气技术本地化创新生态
人工智能·科技·云计算
X Y O9 小时前
神经网络初步学习3——数据与损失
人工智能·神经网络·学习
kngines9 小时前
【力扣(LeetCode)】数据挖掘面试题0002:当面对实时数据流时您如何设计和实现机器学习模型?
机器学习·数据挖掘·面试题·实时数据