第十届“泰迪杯”比赛B题解题思路及代码论文

今年大二，因为对编程感兴趣入坑，算下来自学编程快要一年了，了解了关于计算机的很多方向，暑假偶然间了解到数据分析和挖掘，觉得挺有趣的就想深入学习以下，于是开始学习pandas，然后机器学习，并在天池上做了几个小项目。误打误撞了解到有泰迪杯这个比赛，本着以赛促学，积累经验为目的就去参加了。

主要分为以下四个点来说;

目录

1.队友选择方面

2.题目选择方面

3.比赛过程

4.解题思路

第一问

第二问

第三问

第四问

5.总结

目录

1.队友选择方面

2.题目选择方面

3.比赛过程

4.解题思路

第一问

第二问

第三问

第四问

5.总结

6.论文及代码

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1.队友选择方面

因为是第一参加也没经验，没有意识到队友的重要性，就随便找了一个没有经验的的队友，所以比赛过程就想当然的艰难。。。一个是没有磨合过，第二个是那位老哥总是以各种理由推脱失联，好在比赛时间比较长，还能弥补一点。不过我也不能怪那位老哥，毕竟没有他我本身也没有队友的哈哈哈哈。但是还是希望大家能有一个好队吧，不论结果，好的队友能给你一个愉悦的参赛过程。

2.题目选择方面

那位老哥说选择c题，他说他做过，于是。。。我就选了，就是这么没主见。后来发现他根本不会，可是距离比赛开始时间已经只剩十五天了，自然语言处理入门果然没那么简单（实体识别学不会），于是我果断选择放弃，改选了b题，时序处理。额，其实我也没接触过时序问题，毕竟小白到不能再小白了，只能重头学起。

3.比赛过程

可以说相当曲折了，没有经验，没人指导，没写过论文，没有建过模（我可真是三无产品）pandas才刚学完，十分蹩脚的做完数据预处理，删删改改总算做完了，根本没听过什么LSTM，好的立刻去了解。一路学习了解了LSTM arima prophet 等等各种奇奇怪怪的东东，解题过程真的是一言难尽，对于一个连基本框架baseline都不知道的人来说真的是好难。。。

总的来说是先   看看优秀论文  然后看看知网  开始代码  开始论文

虽然没有别人专业，但我时间比较充裕啊哈哈（上课划水），可以补上来嘛。就抱着这样缺啥补啥的想法走完了全程。

4.解题思路

第一问

预测未来十天每十五分钟的值，这题我用了

小波去噪

归一化

时序交叉验证

LSTM

网格寻优

预测

由于时间间隔很短所以没有考虑天气,虽然这么做了但到后面发现一共需要预测960个数据（好多），lstm做这种中长期后面越来越平缓。总之很差就是了，但是也没时间改了。

第二问

预测未来三个月每天最大值和最小值以及具体时间，这题要预测96*91个数据（更多了）。

所以这题我结合了天气并采用了机器学习方法，

分析一波相关性然后确认了最低温度与最高温度为重要特征

预测未来三个月温度，用了auto-arima和prophet对比，最后用了prophet

把各种时间加上刚刚预测的温度作为特征，经典xgboost lightgbm （没时间做stacking）

第三问

分析各行业突变点，用了M-K检验，PETTIT检验点好少，于是直接取并集。

第四问

预测未来各个行业三个月最大值最小值

这题prophet结合第三问突变点设置参数

5.总结

基本每天都在熬夜吧，每天都在高压下自己进步真的非常大，第一次独立完成建模代码论文超级有成就感，也发现了自己很多缺点需要改进，好好总结，努力提升！

对于解题过程大家可以在评论区讨论，给我更多建议让我改进下哈哈哈

6.论文及代码

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