2023全国大学生数学建模竞赛c题 含论文，代码，数据处理.zip

# 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！