问题1：建立线路货量的预测模型，对-01-01至-01-31期间每条线路每天的货量进行预测，并在提交的论文中给出线路DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62的预测结果。
这一问比较好上手，主要是预测模型。看到这种问题第一时间要想到，数学建模中常见的预测模型有哪些：
我列个个模型分类，大家看看：
1.线性回归模型：线性回归模型是一种基本的预测模型，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。该模型的目标是最小化预测值与实际值之间的误差。
2.非线性回归模型：与线性回归模型不同，非线性回归模型可以建立非线性自变量和因变量之间的关系。这种模型通常用于描述数据中的复杂关系。
3.时间序列模型：时间序列模型是建立时间序列数据之间的关系的一种预测模型。该模型通常用于预测未来的趋势和季节性变化。
4.决策树模型：决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，用于识别数据集中的模式和关系，并根据这些关系预测未来的结果。
5.神经网络模型：神经网络模型是一种模仿人脑神经元网络的预测模型，通过对大量数据进行训练来学习数据之间的复杂关系，并用于预测未来的结果。
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根据预测模型的使用场景我们可以判断，这里比较适合时间序列分析方法。这里，我们使用ARIMA（自回归移动平均模型）来进行预测。ARIMA是一种线性模型，可以捕捉时间序列中的趋势、季节性和噪声成分。接着建立线路货量的预测模型
步骤如下：
1.数据预处理：
首先，将附件1中的数据导入到合适的数据结构中，如pandas的DataFrame。然后对数据进行清洗和处理，确保没有缺失值和异常值。为了使用ARIMA模型，需要将数据按照线路和日期进行重塑，以便得到每条线路的时间序列。
具体步骤：
首先，我们查看附件1中的数据，我把中文数据名字改一下，这样方便导入，名字命名为：d.xlsx，数据格式如下：
场地1场地2日期货量
DC3DC5-01-013
DC3DC10-01-01 4
DC3DC14-01-014
DC5DC3-01-01 41
DC5DC9-01-013
DC5DC10-01-01140
DC5DC14-01-01 57
导入到pandas的DataFrame中。然后对数据进行清洗和处理，确保没有缺失值和异常值，观察数据可以发现有的数据过大，有的没有，我们需要数据预处理，否则预测有问题。
下面给出代码：
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom pmdarima import auto_arimafrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 1. 读取数据data = pd.read_excel("d.xlsx")# 2. 数据预处理# 转换日期列为 datetime 类型data["日期"] = pd.to_datetime(data["日期"])# 设置日期列为索引data.set_index("日期", inplace=True)# 构建线路货量时间序列数据lines = data.groupby(["场地1", "场地2"])# 3. 训练和预测predictions = {}for line, group in lines:line_id = f"{line[0]}→{line[1]}"# 对该线路数据按日期排序group = group["货量"].sort_index()# 对数据进行重新采样，按天计算并使用向前填充方法填充缺失值group = group.resample("D").sum().fillna(method="ffill")# 检查数据量是否足够if len(group) < 10:continue# 使用 auto_arima 函数自动选择 ARIMA 参数arima_model = auto_arima(group, seasonal=False, stepwise=True,suppress_warnings=True, trace=False,error_action=ignore)# 拟合 ARIMA 模型arima_model.fit(group)# 对 -01-01 至 -01-31 期间货量进行预测pred = arima_model.predict(n_periods=31)# 保存预测结果date_range = pd.date_range("-01-01", "-01-31")predictions[line_id] = pd.Series(pred, index=date_range)# 输出指定线路的预测结果specified_lines = ["DC14→DC10", "DC20→DC35", "DC25→DC62"]for line in specified_lines:if line in predictions:print(f"Line {line} prediction:")print(predictions[line])print()else:print(f"Line {line} has insufficient data for prediction.")print()
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