毕设代码合集：基于特征工程和xgboost的运力预测

资源摘要信息:"本资源为毕业设计代码库合集，专注于解决大宗货运场景下的运力供需预测问题。项目综合运用了多种机器学习算法和时间序列分析方法，提供了基于ARIMA、LSTM、GRU进行时间序列预测，以及基于DeepTTE进行预计到达时间（ETA）的计算。特别是在特征工程和XGBoost的结合使用上，对运力预测进行了深入研究。此外，还包括了完整的文档说明、论文和答辩PPT，构成了一个全面的项目资源包。" 知识点概述： 1. 特征工程（Feature Engineering）： - 特征工程是数据科学中一个重要的步骤，通过提取、选择和转换原始数据中的特征，以改善模型的性能。 - 在本项目中，特征工程用于提炼出能有效表示运力供需关系的特征，以提高预测的准确性。 2. XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）： - XGBoost是一种优化的分布式梯度提升库，被广泛应用于各种机器学习竞赛和实际问题解决中。 - 它通过集成学习方法，使用决策树作为基学习器，构建出强大的预测模型。 - 本项目利用XGBoost的高效训练和预测能力，结合特征工程进行运力预测。 3. 时间序列预测（Time Series Forecasting）： - 时间序列预测是利用历史时间点上的数据来预测未来某个时间点上的数据变化趋势。 - ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）都是处理时间序列数据的流行算法。 - 本项目中，这些算法被用于预测运输完成时长（ETA）和运力变化趋势。 4. DeepTTE（Deep learning based Time To Event prediction）： - DeepTTE是一种基于深度学习的时间到事件预测方法，可用于估计运输完成时间。 - 项目中使用DeepTTE来计算预计到达时间（ETA），这有助于优化货运调度和提高运输效率。 5. 运力供需预测（Capacity Forecast for Demand and Supply）： - 运力供需预测是指预测在特定时间和地点，货运能力能否满足货物运输需求。 - 准确的运力预测对于物流规划、成本控制和运输效率至关重要。 - 本项目通过构建预测模型，帮助企业或货运公司提前规划运输资源，应对需求变化。 6. 项目文档和论文撰写： - 本资源集提供了详细的文档说明和完整论文，有助于用户理解项目结构和理论基础。 - 文档通常包括项目概述、设计思路、代码结构、使用说明和数据分析过程等。 - 论文则涵盖了研究背景、相关工作、方法论、实验结果和结论等学术性内容。 7. 答辩PPT展示： - 答辩PPT是项目成果展示的重要工具，通常用于向评审和观众介绍项目的关键点。 - PPT中包含项目简介、研究方法、实验过程、结果展示和结论等内容。 资源使用建议： - 适合计算机相关专业的学生和老师，以及对运力预测有兴趣的企业员工进行学习和研究。 - 项目代码和论文可作为教学或个人学习的参考材料。 - 用户可以根据自身基础和需要对代码进行调整，以实现不同的功能或作为课程设计和毕业设计的一部分。