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天池天池大数据竞赛赛题菜鸟-需求预测与分仓规划

对数据进行预处理，生成更多的训练样本。基于以上构建的训练集，训练了多个回归模型，包括：XGboost、GBDT、RandomForest、SVR（线性核与高斯核），训练时各个分仓是分别建模的。

三维电阻率测深有限元正演模拟的原理与Python实现

有限元法作为求解偏微分方程的数值工具，在地球物理正演中扮演着关键角色。电阻率测深通过地表电极观测地下电性分布，当二维剖面遇到倾斜界面或不规则矿体时，三维效应会导致视电阻率曲线畸变，此时需借助三维正演模拟来还原真实响应。本文基于六面体单元与三线性插值，将点源电场的边值问题转化为变分问题，并最终形成稀疏线性方程组求解。结合Python代码，逐段演示了单元刚度矩阵组装、全局组装、边界条件处理及视电阻率计算流程，并通过三层地层、低阻矿体、多矿体模型验证了算法的可靠性。该方法为电法勘探解释人员评估三维地电异常体响应提

菜鸟-需求预测与分仓规划_cainiao.zip

菜鸟-需求预测与分仓规划_cainiao

Python版天池菜鸟需求预测与分仓规划参赛作品源码含说明+设计文档+数据.zip

Python版天池菜鸟需求预测与分仓规划参赛作品源码含说明+设计文档+数据.zip 菜鸟需求预测与分仓规划解决方案是一个针对电商物流场景的库存预测项目。通过收集商品特征、用户行为数据等多维度信息，利用滑动窗口方法提取时序特征，采用多个机器学习回归模型（随机森林、梯度提升树、XGBoost、AdaBoost等）进行预测，最后通过模型融合和成本规则优化，实现对未来两周全国及区域分仓目标库存的精准预测。 主要功能点 原始数据处理与缺失值补充（处理96万+样本记录） 基于滑动窗口的多维度特征工程提取（28个时间窗口维度） 奇异值检测与异常数据清洗（3σ原则） XGBoost特征选择与冗余特征去除 多模型集成与参数调优（RF、GBRT、XGBoost、AdaBoost） 基于成本的模型融合策略 规则与机器学习模型加权融合 技术栈 Python、XGBoost、随机森林(Random Forest)、梯度提升回归树(GBRT)、AdaBoost、MySQL数据处理、交叉验证(Cross Validation)

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