# 2023数学建模国赛C题
## 目录:sunny:
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+--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
```
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## 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!
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
2023全国大学生数学建模竞赛 c题 含论文,代码,数据处理.zip
共38个文件
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ipynb:9个
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2024-04-11
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1、资源内容:历届数学建模比赛题汇整理资料和一些思路,源码参考。适用于打算参加数学建模思路参考及一些算法参数等。 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的学习者,作为java实战项目,课程设计,毕业设计“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。
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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.zip (38个子文件)
newModel
readme.md 3KB
论文定稿.pdf 2.59MB
代码
第三问求解混合规划.py 5KB
销量.ipynb 5KB
第二问规划求解
最优化系数表.xlsx 16KB
第二问规划求解.py 1KB
箱线图(品类).ipynb 35KB
第二问各品类_定价_销量_频数
辣椒类summary.xlsx 35KB
茄类summary.xlsx 34KB
食用菌summary.xlsx 35KB
水生根茎类summary.xlsx 35KB
花叶类summary.xlsx 34KB
花菜类summary.xlsx 34KB
第二问受频数影响的数据处理.py 557B
箱型图(商品).ipynb 55KB
第三问回归处理.ipynb 43KB
按月销售量汇总.ipynb 1KB
单品合并.ipynb 1KB
第三问 gru算法.ipynb 6KB
ARIMA.ipynb 266KB
回归方程展示图.ipynb 45KB
数据
单品数据总表.xlsx 4.04MB
单品销售量.xlsx 19KB
arima预测结果.xlsx 13KB
平均损耗率(按类).xlsx 39KB
50个单品对应线性结果.xlsx 70KB
品类数据总表(不含公式).xlsx 496KB
第一问聚类分析.xlsx 93KB
分频数各品类回归数据
x,y值.xlsx 9KB
辣椒类summary.xlsx 35KB
茄类summary.xlsx 34KB
食用菌summary.xlsx 35KB
水生根茎类summary.xlsx 35KB
花叶类summary.xlsx 34KB
花菜类summary.xlsx 35KB
第三问gru预测结果.xlsx 38KB
按月汇总(商品序列).xlsx 151KB
第三问预测销量和成本_三月.xlsx 477KB
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